. 基于深度学习的人脸辨认办法：2014年，Facebook提出了DeepFace，应用卷积神经网络和大规模人脸图像停止人脸辨认；VGG网络采取深层网络拓扑构造和较大的输出图像停止人脸辨认；香港中文大学提出的DeepID对卷积神经网络做了一系列改良，采用部分和全局特征相结合应用结合贝叶斯处置卷积特征以及应用辨认和认证两种监视信息停止训练；2015年google的FaceNet采用三元组损失函数（TripletLoss）作爲其监视信息。更重要的是：DCNN的网络构造正在变大变深：VGGFace16层，FaceNet22层，2015年的Resnet到达152层。参考文献：我们仔细研讨了FaceID的打工原理，用iPhoneX的可以安心睡觉了www.techwalker.com/2017/0913/3098102.shtmlBBuf：人脸辨认系列二 | FisherFace，LBPH算法及Dlib人脸检测29 赞同 · 1 评论文章一文理解人脸辨认辨认办法baijiahao.baidu.com/s?id=1596548355206525308&wfr=spider&for=pc经典人脸辨认算法（特征脸，Fisherface，LBP） - 青衣怒马 - 博客园www.cnblogs.com/libin123/p/10197289.html