摘要
人脸识别技术作为人工智能领域的重要分支，近年来发展迅速，已广泛应用于安防监控、身份验证、人机交互等领域。
本文主要研究基于ERT和HAAR的人脸检测与深度学习人脸识别方法，旨在提高人脸识别系统的效率和鲁棒性。
首先介绍了人脸识别技术的基本概念、研究意义和发展现状，然后详细阐述了ERT和HAAR人脸检测算法的原理和实现过程，并比较了两种算法的优缺点。
接着，对深度学习人脸识别算法进行了深入分析，包括卷积神经网络基础、常用的人脸识别卷积神经网络模型以及深度学习人脸识别的优缺点。
最后，对基于ERT和HAAR的人脸检测系统以及基于深度学习的人脸识别系统的设计与实现进行了详细介绍，并通过实验验证了系统的有效性和鲁棒性。
关键词：人脸检测，人脸识别，ERT，HAAR，深度学习，卷积神经网络
#1.1人脸检测
人脸检测旨在从图像或视频中自动定位人脸区域，是人脸识别技术的第一步。
其主要任务是判断输入图像中是否存在人脸，若存在，则确定人脸的位置、大小和姿态等信息。
#1.2人脸识别
人脸识别是指利用计算机分析人脸特征，进而判断人物身份的技术。
它通常包括人脸图像采集、人脸检测、特征提取、人脸识别等步骤。
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