人脸识别技术通过分析和识别图像或视频中的独特面部特征来工作。该过程通常包括三个主要步骤：检测、特征提取和匹配。首先，系统使用 Haar 特征级联或基于深度学习的检测器（如 Single Shot MultiBox Detector (SSD)）等算法在图像或视频帧中检测人脸。例如，OpenCV 的预训练 Haar 特征级联模型可以通过识别眼睛位置或鼻子结构等模式来定位人脸。检测到人脸后，系统通过对齐和调整大小来对其进行归一化处理，以减少角度或光照的变化。
接下来，系统从人脸中提取区分性特征。这包括将面部属性（例如眼睛之间的距离、下颌线形状或纹理模式）转换为称为人脸特征码（faceprint）的数字表示。现代方法使用卷积神经网络（CNN），如 FaceNet 或 VGGFace，它们生成捕获这些特征的嵌入（高维向量）。例如，FaceNet 将人脸映射到 128 维空间中，相似的人脸在该空间中聚集得更近。诸如 triplet loss（三元组损失）等技术确保模型通过在训练期间比较锚点、正例（同一个人）和负例（不同的人）示例来学习区分不同个体。
最后，系统将提取的人脸特征码与存储的人脸特征码数据库进行匹配。这通过使用欧几里得距离或余弦相似度等距离度量来完成，以衡量两个嵌入的相似程度。阈值（例如，余弦相似度的 0.6）决定匹配是否有效。例如，智能手机的人脸解锁可能会将实时捕获与预先注册的模板进行比较，如果相似度超过阈值，则授予访问权限。光照变化、遮挡或姿势等挑战可以通过 3D 人脸建模或红外传感器（例如 Apple 的 Face ID）等技术来解决。开发人员可以使用 Dlib、OpenCV 等库或 AWS Rekognition 等云 API 实现此流程，并在准确性、速度和隐私考虑（例如加密人脸特征码以保护用户数据）之间取得平衡。