基于深度学习的混合特征人脸识别：技术融合与精度提升研究

一、引言

1.1研究背景与意义

人脸识别技术作为生物识别领域的关键技术，近年来在人工智能的推动下取得了飞速发展。它通过分析人脸的特征信息来识别个体身份，广泛应用于安防、金融、交通、智能设备解锁等众多领域，极大地提升了身份验证的便捷性和安全性。早期的人脸识别技术主要基于传统的图像处理和特征提取方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。这些方法在简单场景下能够取得一定的效果，但在面对复杂的实际应用环境时，往往存在局限性。例如，传统方法对光照变化较为敏感，在强光或弱光条件下，人脸图像的亮度和对比度会发生