面部识别是一种生物识别技术，通过分析面部特征中的模式来识别或验证个人身份。它的工作原理是检测图像或视频中的人脸，提取独特的特征（例如眼睛之间的距离或下巴的形状），并将这些特征与已知人脸的数据库进行比较。例如，当您使用面部解锁智能手机时，系统会捕获图像，对其进行处理以创建数值表示（通常称为“面部指纹”），并检查它是否与存储的数据匹配。此过程通常涉及在大型数据集上训练的机器学习模型，以处理光照、角度或面部表情的变化。与仅在图像中定位人脸的基本人脸检测不同，识别更进一步，确定谁是人脸。
从技术上讲，面部识别系统涉及三个主要步骤：检测、特征提取和匹配。检测通常使用 Haar 级联或卷积神经网络 (CNN) 等算法来定位帧中的人脸。检测到后，系统使用 Eigenfaces、局部二元模式 (LBP) 或 FaceNet 等深度学习模型等技术提取特征（例如，嘴唇的轮廓或鼻子的位置）。这些特征被转换为一个数学向量（嵌入），该向量以数字方式表示人脸。对于匹配，算法使用欧几里得距离或余弦相似度等指标计算提取的向量与数据库中存储的向量之间的相似度。开发人员经常使用 OpenCV、Dlib 或云 API（例如，AWS Rekognition）等库来实现这些步骤，而无需从头开始构建模型。
实际应用包括安全系统（例如，机场生物识别检查）、应用程序中的用户身份验证以及按人分组图像的照片组织工具。然而，挑战依然存在。光照变化、遮挡物（如口罩或太阳镜）和低分辨率图像会降低准确性。由于存储面部数据的系统必须遵守 GDPR 等法规，因此也引发了隐私问题。此外，训练数据中的偏差会导致跨人口统计的不均衡表现，需要仔细的模型评估。对于开发人员来说，在部署强大的面部识别系统时，优化速度（例如，边缘设备上的实时处理）和准确性之间的权衡，同时解决伦理问题，仍然是一个关键重点。