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。
传统的基于人工设计特征的人脸识别方法容易受到光照变化、姿态变化、遮挡等因素的影响，识别精度和鲁棒性难以满足实际需求。
而卷积神经网络(CNN)作为一种强大的深度学习模型，凭借其强大的特征提取能力和对复杂环境的适应性，在人脸识别领域取得了突破性进展。
本文首先介绍人脸识别和卷积神经网络的基本概念，然后回顾基于卷积神经网络的人脸识别研究历史，并对当前主要研究方法进行分类和分析，包括人脸图像预处理、卷积神经网络结构设计、人脸特征提取和人脸分类识别等方面，最后总结该领域存在的挑战并展望未来研究方向。
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
人脸识别是指利用计算机分析和比对人脸图像，进而确认身份的技术。
作为一种非接触式的生物特征识别技术，人脸识别具有自然直观、易于接受等优点，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门处理网格状数据的神经网络结构，其核心思想是利用局部连接和权值共享来提取图像的空间特征。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于CNN的人脸识别方法取得了突破性进展，识别精度和鲁棒性大幅提升。
2.人脸识别技术研究概况人脸识别技术的研究最早可以追溯到20世纪60年代，经历了早期探索、人工特征方法、深度学习方法三个阶段。
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