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在2014年之前，人脸识别的主流方法是基于传统方法，主要包括1.人脸检测，2.人脸特征点定位，3.利用传统特征提取人脸特征，4.人脸比对识别等四个步骤．其中最关键的步骤是提取特征这一步骤，目前的主流的方法都是基于深度学习网络提取．本文针对基于深度学习的人脸识别技术的初时代的关键工作进行总结，人脸识别，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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 人脸识别技术作为计算机视觉与模式识别领域的一项重要分支。随着算法与硬件是完善而得到发展，大概可分为两个方面：一为传统的基于手工设计特征等人脸识别算法，二是基于深度学习的人脸识别算法。与其他生物识别相比，人脸识别的优点在于高效且方便，被应用于如安保，支付和监控等方面。
在现实生活的应用中，人脸识别技术仍然受到诸如光照，表情，衣物遮挡和姿态变换等因素的干扰。其中，人脸的多姿态性是目前人脸识别技术研究的重点和难点之一。电动睫毛器
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