摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在安全验证、身份识别、人机交互等领域发挥着至关重要的作用。
近年来，深度卷积网络的出现极大地推动了人脸识别技术的发展，识别精度不断提高。
然而，传统深度学习方法通常仅关注人脸图像本身的信息，忽略了人脸属性、姿态、光照等先验信息的潜在价值。
因此，如何有效地利用先验信息来提升深度卷积网络人脸识别的性能成为当前研究的热点和难点。
本文首先介绍了人脸识别和深度卷积网络的基本概念，然后从不同角度对先验信息利用的深度卷积网络人脸识别方法进行了综述，包括人脸属性信息、姿态信息、光照信息等。
此外，本文还分析了现有方法的优缺点，并展望了未来的研究方向。
关键词：人脸识别；深度卷积网络；先验信息；深度学习；特征融合
近年来，随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术作为一种便捷、高效的身份认证方式，已经渗透到社会生活的各个领域，例如安防监控、金融支付、人机交互等。
深度学习的兴起，尤其是深度卷积网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork,DCNN）的出现，为人脸识别技术带来了革命性的突破。
深度卷积网络能够自动地从海量数据中学习到人脸图像的层次化特征表示，从而显著提升了人脸识别的准确率和鲁棒性。
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