摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到广泛应用。
传统的基于人工设计的特征提取方法容易受到光照、姿态、表情等因素的影响，识别精度有限。
而机器学习技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路。
本文综述了基于机器学习的人脸自动识别系统的研究现状。
首先，介绍了人脸识别的基本概念、发展历程和应用领域。
其次，重点阐述了机器学习在人脸识别中的应用，包括传统机器学习方法和深度学习方法。
其中，传统方法主要介绍了主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)等；深度学习方法则涵盖了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
此外，还分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，对人脸识别技术未来发展趋势进行了展望。
关键词：人脸识别；机器学习；深度学习；特征提取；模式识别
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