基于深度残差网络的人脸识别算法研究综述

1 论文标题：基于深度残差网络的人脸识别算法研究综述

2 作者信息：方小红, 王小生, 刘超飞*：江西理工大学理学院，江西 赣州；郭桥生：朝阳聚声泰(信丰)科技有限公司，江西 赣州

3 出处和链接：方小红, 王小生, 刘超飞, 郭桥生. 基于深度残差网络的人脸识别算法研究综述[J]. 图像与信号处理, 2026, 15(2): 248-263. https://doi.org/10.12677/jisp.2026.152021

4 摘要：深度学习在各种各样的问题上都取得了非常好的表现，比如物体识别、语音识别和自然语音处理。在不同类型的深度神经网络中，深度残差网络(ResNet)得到了广泛的研究，为人脸识别提供了新的解决方案。因此，本文从深度残差网络的设计出发，介绍了深度残差网络的演进及变体，以及在人脸识别领域中常用的数据集及优化器选择、正则化方法，之后介绍了深度残差网络及改进，包括残差块重构、引入注意力机制、轻量化ResNet、构建ResNet系统，在人脸识别任务中的表现。