人脸识别是一种常见的生物特征识别技术，它通过计算机视觉技术来识别人脸并将其与已知的人脸进行比对，从而实现身份验证或识别。在过去几年中，深度卷积神经网络（CNN）已经成为人脸识别领域取得重要进展的核心技术之一。

CNN是一种用于图像处理的神经网络，其架构包括卷积层，池化层和全连接层等组件。在传统的基于手工特征的方法中，使用的是人为设计的特征提取器，例如Haar-like 特征或HOG特征。这些方法对于人脸姿态、光照以及表情变化等因素非常敏感，并且需要大量的人工设计和调整。相反，深度学习可以自动地从原始数据中学习特征，并且在大规模数据集上进行训练，因此具有更好的泛化能力。

在人脸识别中，CNN通常采用以下步骤：

1. 数据预处理：首先，需要收集大量的人脸图像数据，并对其进行预处理，例如对齐和裁剪，以保证其大小和方向的一致性。

2. 训练网络：接下来，需要使用CNN对预处理后的数据进行训练。训练过程可以分为两个阶段：

   （1）第一阶段：在此阶段中，网络被训练为将人脸图像从其他图像中区分开来，以便在后续的阶段中进行精确匹配。该阶段的输出通常是一个含有多个类别的分类器，每个类别代表不同的人脸。

   （2）第二阶段：在此阶段中，网络被训练为将输入的人脸图像与已知的人脸进行比较，并输出匹配结果。该阶段的输出通常是一个度量值，用于衡量输入人脸和已知人脸之间的相似度。

3. 人脸检测：在实际场景中，需要使用人脸检测算法来从图像或视频中定位出人脸区域，以便进行后续的人脸识别处理。

4. 特征提取：对于每个检测到的人脸区域，CNN会对其进行特征提取。这通常涉及到对每个人脸图像进行卷积操作，以提取出一系列高层次的抽象特征。

5. 特征匹配：最后，使用所提取的特征将输入人脸与已知的人脸进行比较。这可以通过计算两者之间的欧氏距离或余弦相似度等方式来实现。

总体来说，基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是利用CNN从原始数据中学习高层次的抽象特征，然后使用这些特征来识别和匹配人脸。这种方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，并且在实际应用中已经取得了很好的效果。