由Facebook AI Research（FAIR）团队于2017年提出的DeepFace，是当时最先进的深度学习人脸识别模型之一。该论文通过创新的网络架构与大规模数据集训练，显著提升了人脸识别的准确率，成为领域内的经典之作。
核心贡献 ✅
- 深度卷积神经网络结构：采用多层卷积网络提取面部特征，结合全局平均池化层增强特征表达
- 大规模数据集：基于超过4 million张人脸图像的训练，极大提升了模型泛化能力
- 迁移学习：利用预训练模型迁移至人脸识别任务，加速收敛并减少过拟合
- 对抗训练：引入对抗样本训练机制，增强模型对复杂光照和姿态变化的鲁棒性
扩展阅读 📚
如需深入了解深度学习在人脸识别领域的演进，可参考：
/ai_research/face_recognition_tutorial