现代面部识别：技术、挑战与创新的综述

本综述论文讨论了面部识别的发展，从传统方法到最新的深度学习方法（Hasan et al., 2021; Sáez-Trigueros et al., 2018）。早期的方法基于独立的特征，如SIFT和LBP（Balaban, 2015），无法处理复杂场景。统计子空间方法的使用有助于改善面部表示。然而，深度学习彻底改变了这一领域，像DeepFace这样的系统通过利用大量多样的数据集达到了接近人类的表现（Taigman et al., 2014）。尽管如此，仍未解决的偏见、公平性和隐私问题导致了持续的研究，以使面部识别系统更加健壮和伦理可接受。关键词--- 面部识别；光照；部分遮挡；姿态不变性