人脸识别算法通过分析面部特征来识别和验证个人身份。该过程通常包括三个阶段：检测、特征提取和匹配。首先，算法使用 Haar 特征或卷积神经网络（CNN）等技术在图像或视频帧中检测人脸。定位人脸后，会识别关键的面部标志点（例如眼睛、鼻子、嘴巴），以规范化人脸的方向和比例。接下来，算法提取独特的特征，例如眼睛之间的距离或下颌线的形状，并将其转换为数值表示，通常称为嵌入或特征向量。最后，将该向量与已知人脸数据库进行比较，使用余弦距离或欧氏距离等相似度度量来查找匹配项。
例如，OpenCV 的预训练 Haar 特征分类器使用边缘检测通过识别明暗区域的模式来定位人脸。在现代深度学习方法中，FaceNet 或 ArcFace 等模型通过在大型数据集上进行训练来生成嵌入，以最小化类内方差（同一人不同图像之间的差异）并最大化类间方差（不同个体之间的差异）。在匹配过程中，使用阈值（例如 0.6 的余弦相似度）来确定两个嵌入是否代表同一个人。有些系统还使用三重损失（triplet loss），将一个锚点图像与正例（同一个人）和负例（不同人）进行比较，以提高精度。ResNet 或 VGGFace 等预训练模型通常会针对特定用例进行微调，以提高性能。
实际应用需要解决光照变化、姿势或遮挡（例如眼镜或口罩）等挑战。直方图均衡化或数据增强（旋转、翻转或调整亮度）等技术有助于提高鲁棒性。实时系统使用轻量级模型（MobileNet）或硬件加速（GPU/TPU）来优化速度。开发人员还必须考虑伦理问题，例如训练数据中的偏差或隐私侵犯。例如，确保数据集多样性可以减少种族或性别偏差，而设备端处理（而非基于云的系统）可以增强隐私性。TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等库可以在边缘设备上高效部署，平衡精度和性能。