基于卷积神经网络的人脸识别系统是一种利用深度学习技术进行人脸检测和识别的先进方法。该系统通过卷积神经网络（CNN）自动提取人脸特征，能够高效处理图像中的复杂模式。CNN的多层结构可以捕捉从低级到高级的特征，包括边缘、纹理和面部关键点等。训练过程中，系统使用大量标注的人脸图像数据，通过反向传播算法优化网络参数。与传统方法相比，这种系统具有更高的准确率和鲁棒性，能够适应光照变化、姿态变化和部分遮挡等情况。典型应用包括安防监控、手机解锁、门禁系统和身份验证等场景。现代人脸识别系统还结合了活体检测技术以防止照片欺骗，并注重隐私保护设计以符合相关法规要求。
