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、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。
传统的基于人工设计特征的人脸识别方法容易受到光照变化、姿态差异、遮挡等因素的影响，识别精度有限。
而卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征学习能力，在人脸识别领域取得了突破性进展。
本文首先介绍了人脸识别技术和卷积神经网络的基本概念，接着概述了人脸识别技术的发展历程，重点阐述了基于卷积神经网络的人脸识别方法，并对现有方法的优缺点进行了分析比较，最后展望了人脸识别技术未来的发展趋势。
关键词：人脸识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取；模式识别
#1.1人脸识别
人脸识别是一种利用计算机分析和比对人脸图像，进而自动识别身份的技术。
作为一种非接触式、用户友好的生物特征识别方式，人脸识别技术具有广阔的应用前景。
#1.2卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型，其设计灵感来自于生物视觉皮层。
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动学习图像中的层次化特征表示，并在各种计算机视觉任务中取得了显著成果。
2.研究概况#2.1人脸识别技术发展历程
人脸识别技术的发展大致经历了三个阶段：
早期阶段(20世纪60-80年代):以几何特征为主，利用人脸五官的形状、位置等信息进行识别，但对光照、姿态等变化敏感。
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