人脸识别系统通常包含以下核心模块，其架构设计需兼顾实时性、准确性和扩展性：
1. 数据采集层 📡
- 使用摄像头或图像数据库获取原始人脸数据
- 数据预处理：灰度化、归一化、噪声抑制
- 示例：数据采集_流程
2. 特征提取与匹配模块 🧠
- 通过深度学习模型（如ResNet、EfficientNet）提取人脸特征
- 特征向量比对算法（欧氏距离、余弦相似度）
- 支持多角度、光照变化的鲁棒性设计
3. 系统部署架构 🏗️
- 微服务架构：分为前端服务（图像处理）与后端服务（模型推理）
- 支持分布式部署的负载均衡设计
- 扩展阅读：了解更多关于模型优化的内容
4. 安全与隐私保护 ⚠️
- 数据加密传输（HTTPS）
- 本地化存储策略
- 合规性设计（GDPR/网络安全法）
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