卷积神经网络（CNN）在人脸识别领域展现出强大的特征提取和分类能力。通过多层卷积和池化操作，CNN能够自动学习人脸图像中的局部和全局特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等关键部位的特征。与传统方法相比，CNN避免了复杂的手工特征设计，直接从原始图像中学习判别性特征。此外，CNN的层次化结构能够捕捉不同尺度的特征，低层网络提取边缘和纹理等基础特征，高层网络则组合这些基础特征形成更具判别性的高级语义特征。为了提高识别性能，研究者们还引入了注意力机制、残差连接等技术来优化网络结构。CNN在人脸识别任务中的成功应用，使其成为当前最主流的方法之一。
