卷积神经网络（CNN）作为深度学习的基石，广泛应用于图像识别领域。在人脸识别场景中，CNN通过自动提取面部特征，显著提升了识别效率与准确性。以下是其核心要点：
技术原理 🧪
卷积层
通过滤波器（kernel）滑动扫描图像，提取局部特征（如边缘、纹理）。池化层
降维处理，保留关键特征（如最大池化提取最显著的响应）。全连接层
将提取的特征映射到人脸类别，实现最终识别。
应用场景 🌍
- 安防监控：公共场所人脸识别门禁系统
- 手机解锁：基于活体检测的生物识别技术
- 社交媒体：自动标签与表情分析
优势与挑战 ⚖️
✅ 优势
- 自动特征提取，减少人工干预
- 高精度识别（如ResNet、VGG等模型）
- 可扩展性强，支持大规模数据训练
⛔ 挑战
- 对光照、角度敏感（需数据增强）
- 隐私问题需严格合规处理
- 计算资源消耗较大
扩展阅读 🔍
如需深入了解CNN实现细节，可参考：
深度学习入门：CNN模型构建教程