人脸识别技术是计算机视觉领域的重要应用，其核心原理可分为以下几个步骤：
1. 图像采集与预处理
使用摄像头或图像传感器获取人脸图像，随后进行以下处理：
- 灰度化：将彩色图像转换为灰度图以减少计算量
- 降噪：去除图像中的多余干扰
- 归一化：调整光照和角度差异
- 人脸检测：定位图像中的人脸区域（🎯）
2. 特征提取
通过算法提取人脸关键信息：
- 传统方法：使用HOG、LBP等特征描述子（🧩）
- 深度学习方法：通过CNN自动学习人脸特征（🤖）
- 关键点定位：检测眼睛、鼻子、嘴巴等面部关键点（📍）
3. 特征匹配与识别
- 比对特征向量：计算相似度（如欧氏距离、余弦相似度）
- 阈值判断：根据相似度决定是否匹配（⚖️）
- 活体检测：防止照片或视频欺骗（🛡️）
4. 应用场景
- 安防监控（🔒）
- 手机解锁（📱）
- 支付验证（💳）
- 智能门禁（🚪）
如需深入了解具体实现技术，可访问 /tutorials/Face_Recognition_Techniques 查看详细教程。