摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来受到越来越广泛的关注。
传统的基于人工特征的人脸识别方法存在着特征提取复杂、识别精度低等问题。
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成果，成为了人脸识别领域的主流方法。
本文首先介绍了人脸识别的研究背景及意义，以及卷积神经网络的发展历程。
然后，对基于卷积神经网络的人脸识别方法进行了详细的综述，包括常用的人脸数据库、人脸检测与对齐方法、人脸特征提取与分类方法等。
接着，本文重点分析了近年来基于卷积神经网络的人脸识别方法的研究进展，并比较了不同方法的优缺点。
最后，对人脸识别技术的发展趋势进行了展望。
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
人脸识别技术作为一种非接触式的生物特征识别技术，具有自然性、便捷性、非侵犯性等优点，近年来在身份认证、安全监控、人机交互等领域得到了广泛的应用。
人脸识别技术旨在从静态图像或动态视频序列中识别或验证一个人。
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