摘要
人脸识别作为一种高效便捷的生物特征识别技术，在安全认证、身份识别、移动支付等领域展现出巨大的应用潜力。
随着深度学习技术的快速发展，深度学习人脸识别算法以其优越的性能在近年来取得了显著进展。
而Android平台作为移动终端的主流操作系统，为深度学习人脸识别技术的应用提供了广阔的平台。
本文首先介绍人脸识别和深度学习的相关概念，并概述深度学习人脸识别算法的研究现状，包括主要算法、数据集和性能评估指标。
然后，重点阐述面向Android平台的深度学习人脸识别算法研究，包括算法选择、模型压缩与加速、系统架构设计以及性能优化等关键技术。
最后，总结了面向Android平台的深度学习人脸识别算法研究面临的挑战和未来发展趋势。
关键词:人脸识别，深度学习，Android平台，移动终端，算法研究
#1.1人脸识别
人脸识别是一种利用人脸特征进行身份识别的生物特征识别技术。
与指纹识别、虹膜识别等生物特征识别技术相比，人脸识别具有非接触性、友好性、便捷性等优势，因此在安防监控、身份验证、人机交互等领域得到了广泛应用[1]。
人脸识别系统通常包括人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个主要步骤[2]：
-人脸检测：从图像或视频中自动定位人脸区域。
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