摘要
人脸识别作为一种高效、便捷的生物特征识别技术，近年来在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到广泛应用。
TensorFlow作为开源的深度学习框架，为构建高效、鲁棒的人脸识别系统提供了强大的工具和平台。
本文首先介绍了人脸识别和TensorFlow的基本概念，并回顾了人脸识别的发展历程，从传统方法到基于深度学习的方法进行了梳理。
其次，重点阐述了基于TensorFlow的人脸识别研究现状，包括主流的人脸识别模型、常用的数据集和评估指标，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
此外，还介绍了TensorFlow框架在人脸识别系统中的应用，并探讨了未来可能的研究方向。
最后，对全文进行了总结，并展望了人脸识别技术的发展趋势。
关键词：人脸识别；TensorFlow；深度学习；卷积神经网络；生物特征识别
人脸识别作为一种基于生物特征的身份识别技术，利用人脸图像的唯一特征进行身份验证。
与指纹识别、虹膜识别等传统生物识别技术相比，人脸识别具有非接触性、便捷性、友好性等优势，在安全监控、身份验证、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力[1]。
近年来，深度学习技术的快速发展为计算机视觉领域带来了革命性的突破，人脸识别技术也随之取得了显著进展。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
