基于深度学习的人脸识别文献综述

人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在深度学习的推动下取得了显著进展。

深度学习通过构建多层神经网络，能够自动学习人脸图像的层次化特征表示，从而实现高效准确的人脸识别。

本文首先介绍了人脸识别和深度学习的相关概念，然后回顾了深度学习人脸识别的研究历史，并对当前主要研究方法进行了综述，包括基于卷积神经网络的人脸识别、基于深度度量学习的人脸识别以及基于生成对抗网络的人脸识别等。

此外，本文还对不同方法的优缺点和适用场景进行了分析比较，并展望了未来深度学习人脸识别的发展趋势。

关键词：人脸识别；深度学习；卷积神经网络；深度度量学习；生成对抗网络

1.1人脸识别人脸识别是指利用计算机分析和比对人脸图像，进而识别或验证身份的技术。

作为一种非接触式、便捷高效的生物特征识别技术，人脸识别在安全监控、身份验证、人机交互等领域有着广泛的应用前景。

1.2深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心是通过构建多层神经网络，从海量数据中自动学习数据的层次化特征表示。

相较于传统的机器学习方法，深度学习能够处理更复杂的数据，并具有更强的特征表达能力和泛化能力。

1.3卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，其通过卷积层、池化层等结构模拟人脑视觉皮层的层次化处理机制，能够有效提取图像的局部特征和全局特征。