人脸识别技术是人工智能领域的重要分支，广泛应用于安防、支付、医疗等场景。以下是关键内容总结：
1. 技术核心流程
- 人脸检测：定位图像中人脸区域
- 人脸特征提取：通过深度学习模型（如CNN）获取人脸关键点
- 人脸比对：计算相似度（如欧氏距离、余弦相似度）
2. 技术分类
| 类型 | 特点 | 应用 |
|---|---|---|
| 2D人脸识别 | 基于平面图像 | 门禁系统 |
| 3D人脸识别 | 结合深度信息 | 高安全场景 |
| 跨模态识别 | 融合多源数据（如红外+可见光） | 多环境适应 |
3. 典型应用场景
- 城市监控系统 👁️
- 手机解锁 📱
- 金融反欺诈 💳
- 医疗影像分析 🩺
4. 挑战与解决方案
- 光照变化：使用自适应增强算法 ☀️
- 姿态干扰：引入3D重建技术 🔄
- 数据隐私：联邦学习框架 🌐
- 算法可解释性：可视化特征映射 🔍
5. 未来发展方向
- 多模态融合技术 🤝
- 边缘计算优化 📶
- 轻量化模型部署 📦
- 法规合规性提升 📜