面部识别是一种通过分析面部特征中的模式来识别或验证个体的技术。它使用计算机算法来检测图像或视频中的人脸，提取区分特征，并将其与已知人脸的数据库进行比较。此过程通常涉及三个主要步骤：人脸检测（在图像中定位人脸）、特征提取（识别独特的面部标志）和匹配（将特征与存储的数据进行比较）。例如，智能手机身份验证系统使用面部识别来解锁设备，方法是将用户的脸与预先注册的模板进行匹配。
从技术角度来看，面部识别依赖于机器学习模型，尤其是卷积神经网络 (CNN)，这些模型在标记面部图像的大型数据集上进行训练。在特征提取期间，该模型识别关键点，例如眼睛之间的距离、下颌线形状或鼻子结构，并将这些转换为数字向量（嵌入）。这些向量被存储并使用相似性指标（如余弦相似性或欧几里得距离）进行比较。开发人员通常使用预训练模型（如 FaceNet 或 OpenFace）或云 API（如 AWS Rekognition）来避免从头开始构建系统。例如，Python 开发人员可以使用 OpenCV 库进行人脸检测，并使用基于 TensorFlow 的模型来生成嵌入，然后将其存储在数据库中以进行实时匹配。
实际应用包括安全系统（例如，机场生物识别扫描仪）、用户身份验证（例如，Windows Hello）和社交媒体自动标记。但是，挑战包括处理光照、面部表情或角度的变化，这会降低准确性。隐私问题和伦理问题（例如，数据集中存在的偏差导致某些人群的准确性降低）也需要引起注意。开发人员必须优化边缘设备模型（例如，使用 TensorFlow Lite）并实施安全措施（如活体检测）以防止使用照片进行欺骗。Dlib 或 Microsoft 的 Azure Face API 等工具提供可定制的解决方案，但以负责任的方式集成它们（例如，匿名化数据或获得用户同意）对于道德部署仍然至关重要。