人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，通过个体先天的生理特性（如人脸、指纹、虹膜、掌纹等）或后天积累形成的行为特征（如字迹、语调、步态等）来完成对个人身份的鉴定[^1^][1]。人脸识别技术是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的发展，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别已经取得了很大的进步，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域[^2^][2]。

人脸识别技术的基本流程包括图像采集、人脸检测、人脸对齐、特征提取和匹配识别五个步骤。图像采集是指通过摄像机或摄像头获取含有人脸的图像或视频流；人脸检测是指在图像中定位出所有人脸的位置和大小；人脸对齐是指将不同角度、表情、光照等条件下的人脸图像转换为统一规格的标准图像；特征提取是指从人脸图像中提取出能够反映个体差异的特征向量；匹配识别是指将待识别的特征向量与数据库中已知身份的特征向量进行比较，输出相似度得分或者身份标签[^3^][3]。

人脸识别技术的核心难点在于如何有效地提取和表示人脸特征，以及如何准确地进行匹配和分类。传统的方法主要依赖于手工设计的特征提取器和分类器，例如基于几何特征、纹理特征、局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法。这些方法虽然简单有效，但是难以适应复杂多变的图像数据，且需要大量的人工调参和优化[^3^][3]。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法已经成为了人脸识别领域的主流技术，并在各种公开数据集上取得了令人惊叹的成绩。CNN能够自动学习图像中层次化的特征表示，并且具有强大的泛化能力和鲁棒性。CNN在人脸识别中主要有两种应用方式：一种是直接使用CNN作为分类器，将每个类别对应一个身份标签；另一种是使用CNN作为特征提取器，将每个图像映射到一个低维空间，并使用余弦距离或者欧氏距离