摘要
动态人脸识别作为人脸识别技术的重要分支，旨在从包含姿态、表情、光照等动态变化的人脸序列图像中识别出目标身份。
相较于静态人脸识别，动态人脸识别通过利用时间序列信息，能够更有效地克服单帧图像信息不足的缺陷，在安全验证、人机交互、智能监控等领域具有广泛应用前景。
近年来，深度学习的兴起为动态人脸识别提供了新的技术手段，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，能够有效地提取人脸图像的空间特征和时间特征，显著提高了动态人脸识别的精度和鲁棒性。
本文回顾了动态人脸识别和深度学习的发展历程，重点阐述了基于卷积循环神经网络的动态人脸识别方法的研究现状，并对该领域的未来发展趋势进行了展望。
关键词：动态人脸识别；卷积神经网络；循环神经网络；深度学习；时空特征
1.1动态人脸识别动态人脸识别是指利用视频序列中人脸的变化信息进行身份识别的一种技术。
与静态人脸识别仅依赖于单张人脸图像不同，动态人脸识别充分利用了视频序列中人脸的运动信息、姿态变化、表情变化等动态特征，能够有效克服光照变化、遮挡、姿态变化等因素对识别结果的影响，具有更高的识别精度和鲁棒性。
1.2卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，其结构受到生物视觉系统的启发。
CNN通过局部连接、权值共享和池化操作等方式，能够有效地提取图像的局部特征和全局特征，在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了巨大的成功。
1.3循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种具有记忆功能的神经网络，能够处理序列数据。
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