本文提出并实现了一种基于单个卷积神经网络的人脸识别方法，使用残差学习框架和归一化特征计算损失，实验证明在不同数据集上具有较好的泛化性能。

Mar, 2017

深度神经网络在面部表情识别中的应用、数据集和算法，针对过拟合和灯光、头部姿态等问题，分析和总结静态和动态图像序列的最新模型和性能，并探讨未来的发展方向和挑战。

Apr, 2018

本篇论文提出使用 DeepID3 算法来进行人脸识别，使用了卷积神经网络和 Inception 层，并采用监督信号技术来训练神经网络，最终取得了 99.53% 的 LFW 人脸验证准确率和 96.0% 的 LFW 排名 1 的人脸识别准确率。

Feb, 2015

本文介绍了深度学习技术在人脸识别领域中的应用和进展，提出了需要更大和更具挑战性公共数据集的必要性，以及可以提供这样数据集的机构。

Feb, 2019

本文通过使用公共的数据集 LFW，提出了三种最近的第一代 CNN 结构，研究了卷积神经网络应用于人脸识别的原因和设计，发现将多个 CNN 结构及度量学习的融合，可以提高 CNN-FRS 的性能并使得学习特征的维度可显著减小。

Apr, 2015

提出了一种深度神经网络构架，可在多个公共面部数据库上进行面部表情识别，并且在精度和训练时间上优于传统卷积神经网络和现有方法。

Nov, 2015

本文提出一种深层级联多任务框架，通过三层深度卷积神经网络的分级设计，在对人脸和人脸特征区域进行预测的粗到细的过程中，利用其中的内在相关性以提高人脸检测和特征点定位的性能，在学习过程中还采用一种新型的在线困难样本挖掘方法，能够自动提高性能而无需手动样本选择。

Jan, 2022

该综述文章深入探讨了异构人脸识别技术的已有技术及最新进展，并提供了常用的数据集和评估方法，最终对该领域进行了评估，并探讨了未来的研究方向。

Sep, 2014

面罩脸部识别（MFR）是生物识别中的关键领域，尤其是全球 COVID-19 疫情导致广泛戴口罩。本综述论文对具有面罩的个体识别和检测中的挑战和进展进行了全面分析，这一领域由于需要适应新的社会规范而发生了创新的变化。通过深度学习技术的先进和面蒙面识别（FMR）以及面部去蒙面（FU）代表着重要的研究领域。这些方法解决了由完全到部分遮挡面部特征所带来的独特挑战。我们综合审查了针对 MFR、FMR 和 FU 开发的各种基于深度学习的方法，突出了它们的独特挑战和应对方法。此外，我们还探讨了专门用于评估 MFR 研究性能的基准数据集和评估指标。该综述还讨论了研究人员在这一领域面临的重大障碍，并提出了未来进一步发展更稳健有效的面罩脸部识别系统的方向。本文为研究人员和从业者提供了宝贵的资源，洞察了面对全球卫生危机及其后果时面部识别技术的演变景观。

May, 2024

本文综合评估了基于深度学习的面部表示在不同条件下的性能，仍需预处理，如姿态和光照归一化以在各种条件下取得更好的性能。

Jun, 2016