摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，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。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的人脸识别方法取得了显著的突破。
本文首先介绍了人脸识别和卷积神经网络的基本概念，然后综述了基于卷积神经网络的人脸识别研究现状，包括人脸检测、特征提取、人脸识别等关键技术，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还讨论了人脸识别技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：人脸识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取；人脸检测
#1.1人脸识别的概念
人脸识别是指利用计算机技术从图像或视频中自动识别或验证个人身份的技术。
作为一种非接触式的生物特征识别技术，人脸识别具有自然性、便捷性、非侵犯性等优点，被广泛应用于身份验证、安全监控、人机交互等领域。
#1.2卷积神经网络的概念
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。
CNN通过模拟生物视觉系统中的感受野机制，利用卷积层、池化层等结构自动学习图像的特征表示，并通过全连接层进行分类或回归。
#1.3人脸识别的意义
人脸识别技术在社会生活的各个方面都具有重要的应用价值：
安全领域:人脸识别可用于身份验证、门禁系统、视频监控等，有效提升安全防范水平。
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