1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
人脸识别技术在发展的早期，大多数算法都是使用人脸几何特征结构来规定特征提取规则，它只包含人脸的五官以及较为重要的位置，并以此来作为相对位置关系来提取人脸特征，在完成了人脸识别相似度对比后来区分人脸。
而在发展到 1990 后，学者开始在特征提取部分中采用人脸子空间方式，采用统计方法，以人脸样本集中协方差矩阵的特征向量为特征人脸，构建图像匹配模型，以及识别过程中与之匹配[1]。
之后国内外的学者，经过对基于统计模式和子空间建模的人脸识别算法的不断深入研究，促进了人脸识别的快速发展。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1.深入了解深度学习理论，并对相关的算法进行明确。
2.利用深度学习理论，设计考勤系统，并利用相关算法进行功能测试。
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