技术基础
深度学习通过多层神经网络自动提取图像特征，是当前面部识别技术的核心。其关键步骤包括：
- 特征提取：使用卷积层捕捉面部纹理（例如：
Convolutional_Neural_Network） - 特征融合：通过池化层降低数据维度（例如：
Feature_Fusion） - 分类决策：借助全连接层实现身份识别（例如：
Face_Classification）
典型算法
主流模型包括：
- 卷积神经网络（CNN）：如ResNet、VGGNet等
- 孪生网络（Siamese Network）：用于计算人脸 similarity
- 生成对抗网络（GAN）：提升人脸数据质量（例如：
GAN_数据增强）
应用场景
- 安防监控 🚨
- 手机解锁 📱
- 社交媒体标签 @
- 医疗健康诊断 🏥
挑战与展望
当前面临：
- 光照/角度变化问题 ☁️
- 人脸遮挡难题 👀
- 隐私安全争议 🛡️
未来可探索：
- 轻量化模型部署 📦
- 跨模态识别（如：
Face_Text_跨模态） - 联邦学习框架 🤝