摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在深度学习的推动下取得了显著的进展。
本文首先介绍了人脸识别的背景及意义，并对国内外研究现状进行了综述。
然后，重点阐述了深度学习在人脸识别中的应用，包括常用模型、算法和技术。
此外，还介绍了人脸识别系统的设计方法，包括系统架构、关键模块和性能评估指标。
最后，对人脸识别技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：人脸识别；深度学习；卷积神经网络；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、便捷高效的生物特征识别方式，人脸识别在安防监控、身份验证、金融支付、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人脸识别技术取得了突破性进展，识别精度和效率大幅提升。
深度学习是一种强大的机器学习方法，其核心思想是通过构建多层神经网络，自动学习数据特征表示。
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