传统的人脸识别方法多采用浅层的结构提取人脸图像特征。这类方法提取人脸图像内涵特征的能力有限，其识别效果也难令人满意。随着认知科学和脑科学的发展，为深层网络技术提供了新的视角和思路。人们模拟人脑分层特征表达的结构，提出了多种深层网络模型。深层网络采用非线性、多层网络的结构，逐层提取人脸图像的特征，该类方法提取的特征具有更强的抽象性和判别力，适用于复杂的分类问题。深度学习自提出来，便吸引了众多研究学者的关注，成为了模式识别领域的一颗新星。本文将深度学习技术应用于人脸识别