人脸识别系统通过分析面部特征模式来识别或验证个人身份。该过程通常涉及三个主要阶段：人脸检测、特征提取和匹配。首先，系统使用 Haar 级联或卷积神经网络 (CNN) 等算法在图像或视频帧中定位人脸。此步骤将人脸与背景分离，并针对光照或角度等因素进行调整。例如，OpenCV 的预训练 Haar 级联分类器常用于实时应用中，通过扫描与面部结构匹配的边缘和纹理来检测人脸。
接下来，系统从检测到的人脸中提取区分性特征。这涉及将人脸图像转换为数学表示，通常称为特征向量或嵌入。传统方法如方向梯度直方图 (HOG) 或特征脸（Eigenfaces）分析几何关系（例如，眼睛之间的距离、下颌线形状）。现代系统使用深度学习模型，例如 CNN，自动学习分层特征。例如，CNN 可能会将人脸通过多个层来识别边缘、纹理以及更高级的模式，例如鼻子形状或眉毛轮廓。TensorFlow 或 PyTorch 等库简化了这些模型的实现，其中最后一层输出一个紧凑的数值向量，代表了人脸的独特属性。
最后，系统将提取的特征与已知人脸数据库进行比较，以找到匹配项。这使用相似性度量来完成，例如余弦相似度或欧几里得距离。例如，一个安全系统可能会计算实时摄像机馈送的特征向量与数据库中存储的向量之间的距离。如果距离低于预定义的阈值（例如，余弦相似度范围从 -1 到 1 中的 0.5），系统将确认匹配。实际实现通常使用优化的库（如 FaceNet）或预训练的 API（例如 Amazon Rekognition）来高效处理大规模匹配。开发人员可以使用 Python 的 face-recognition 库等框架集成这些组件，该库将复杂的步骤抽象为函数，例如 compare_faces()，以便在访问控制或用户认证等应用中轻松部署。