人脸识别是一种通过计算机视觉技术识别个体身份的生物特征识别方法，广泛应用于安防、智能设备、金融等领域。以下是其核心内容梳理：
1. 技术流程分步解析
- 图像采集：通过摄像头获取人脸图像
- 特征提取：使用深度学习模型（如CNN）提取面部关键点
- 匹配算法：通过比对特征向量实现身份验证
2. 典型应用场景
- 安防监控：公共场所人员识别
- 手机解锁：基于面部的生物认证
- 金融支付：无接触身份验证
- 智能门禁：企业/社区访问控制
3. 技术挑战与解决方案
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 光照变化 | 使用多光谱成像技术 |
| 角度偏差 | 引入3D人脸建模 |
| 隐私保护 | 采用联邦学习框架 |
4. 扩展阅读建议
如需深入了解技术实现细节，可参考：
深度学习在人脸识别中的应用
📌 提示：实际部署中需注意数据合规性，遵守《个人信息保护法》相关规定。