摘要
人脸识别作为一种重要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。
传统的基于手工特征的人脸识别方法在处理光照变化、姿态变化、遮挡等问题时效果有限。
深度学习的出现极大地推动了人脸识别技术的发展，但深度学习模型的训练需要大量的标注数据，而在实际应用中，往往难以获取足够多的目标域数据。
迁移学习作为一种有效的机器学习方法，可以将源域的知识迁移到目标域，从而解决目标域数据不足的问题。
本文首先介绍了人脸识别和迁移学习的相关概念，并综述了近年来基于迁移学习的人脸识别算法研究进展，包括不同迁移学习方法在人脸识别中的应用。
然后，本文详细介绍了基于迁移学习的人脸识别算法的设计与实现，包括预训练模型的选择、迁移学习策略的设计、目标域数据处理、人脸特征提取与分类等关键技术。
最后，本文总结了基于迁移学习的人脸识别算法的优势和不足，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：人脸识别；迁移学习；深度学习；特征提取；预训练模型
近年来，人脸识别技术发展迅速，已成为人工智能领域的研究热点之一，并在身份识别、安全监控、人机交互等领域有着广泛的应用前景。
1.1人脸识别人脸识别是指利用计算机分析和比较人脸图像，进而识别或验证人物身份的技术。
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