摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在安全监控、身份验证、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
近年来，深度学习的兴起为解决人脸识别难题提供了新的思路，并取得了突破性进展。
本文首先概述了人脸识别的发展历程和应用领域，并介绍了深度学习的基本概念和常用模型。
然后，重点综述了基于深度学习的人脸识别算法，包括基于卷积神经网络的人脸检测与对齐算法、基于深度度量学习的人脸识别算法和基于生成对抗网络的人脸识别算法，并对这些算法的优缺点进行了分析。
此外，还介绍了人脸识别常用的数据集和评价指标。
最后，总结了人脸识别技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：人脸识别；深度学习；卷积神经网络；深度度量学习；生成对抗网络
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，利用人脸图像的独特性进行身份识别。
与指纹识别、虹膜识别等传统生物识别技术相比，人脸识别具有非接触性、非强制性、用户友好等优点，因此在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到了广泛的应用。
近年来，深度学习的兴起为解决人脸识别难题提供了新的思路，并取得了突破性进展。
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