计算机视觉中的人脸识别是一种通过分析面部特征中的模式来识别或验证个人的技术。其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颌线的形状），并将这些特征与数据库进行比较。该过程通常包括三个步骤：人脸检测（在图像中定位人脸）、特征提取（将独特的人脸数据编码成数学表示）和匹配（将此数据与存储的模板进行比较）。现代系统通常使用深度学习模型，例如卷积神经网络（CNNs），来自动化这些步骤并提高准确性。
一个常见的例子是智能手机认证，人脸识别通过将用户的脸部与预先注册的模板进行匹配来解锁设备。另一个用例是机场的安全系统，它将实时摄像头画面与观察名单进行交叉比对。社交媒体平台也使用人脸识别技术来自动标记照片中的用户。在幕后，这些系统依赖于 embeddings（表示面部特征的数值向量）来实现高效的比较。例如，OpenCV 和 Dlib 是开发人员用于实现人脸检测的常用库，而 TensorFlow 或 PyTorch 等框架有助于训练自定义模型。挑战包括处理光照、面部表情或角度的变化，这需要在训练期间进行强大的预处理（例如，归一化）或数据增强。
开发人员构建人脸识别系统时必须考虑计算效率、隐私和伦理影响。实时应用程序需要在资源有限的边缘设备上运行优化的模型（如 MobileNet 或 SqueezeNet）。隐私问题，例如未经授权的数据收集，需要安全存储面部模板并遵守 GDPR 等法规。此外，训练准确的模型需要大型、多样化的数据集，以减少与种族、年龄或性别相关的偏见。FaceNet 或 AWS Rekognition 等工具提供预训练的 API 以实现更快的部署，但自定义解决方案可能需要在特定领域的数据上微调模型。在部署合乎伦理且有效的人脸识别系统时，平衡性能、隐私和公平性仍然是一个关键挑战。