摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在安全监控、身份验证、人机交互等领域发挥着至关重要的作用。
然而，现实场景中人脸图像常受到眼镜遮挡的影响，导致识别精度下降。
本论文针对这一问题，深入研究了基于神经网络的人脸识别及眼镜图像处理技术。
首先，对人脸识别和眼镜图像处理的相关概念进行阐述，并回顾了神经网络在该领域的发展历程。
其次，重点概述了现有的基于神经网络的人脸识别方法和眼镜图像处理方法，分析了它们的优缺点和适用场景。
然后，详细介绍了本研究提出的基于神经网络的人脸识别及眼镜图像处理方法，包括人脸检测与关键点定位、眼镜遮挡区域检测、遮挡区域重建和人脸特征提取与识别等关键步骤。
最后，对全文进行总结，并展望了未来的研究方向。
关键词：人脸识别；神经网络；眼镜图像处理；遮挡检测；区域重建
随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术凭借其非接触性、便捷性、高效性等优势，在公共安全、金融支付、交通出行等领域得到广泛应用。
然而，现实场景中人脸图像质量易受光照变化、姿态差异、遮挡物等因素影响，其中眼镜遮挡是影响人脸识别精度的主要因素之一。
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