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。
卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力，极大地推动了人脸识别技术的发展。
本文首先概述人脸识别技术的发展历程，并介绍卷积神经网络的基本概念。
接着，重点探讨基于卷积神经网络的人脸识别方法，包括人脸检测、人脸图像预处理、特征提取以及人脸识别等关键环节。
此外，本文还将对不同卷积神经网络模型在人脸识别任务上的性能表现进行比较分析，并探讨该领域的未来发展趋势。
关键词：人脸识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取；生物特征识别
1.1人脸识别
人脸识别是一种利用计算机视觉技术来识别或验证个人身份的技术。
它通过分析人脸图像中的特征信息，将其与数据库中已知身份的人脸图像进行比对，从而判断待识别者的身份。
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，其灵感来自于生物视觉皮层结构。
CNN的核心在于卷积层，该层通过局部连接和权值共享的方式提取图像的特征。
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