人脸识别技术是深度学习在计算机视觉领域的典型应用，通过神经网络提取人脸特征并进行匹配。以下是关键要点：
1. 技术原理 🧬
- 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）自动学习人脸关键区域（如眼睛、鼻子、嘴巴）的特征
- 深度学习模型：主流架构包括ResNet、VGG、FaceNet等，通过多层非线性变换捕捉人脸空间特征
- 损失函数：采用对比损失（Contrastive Loss）或三元组损失（Triplet Loss）优化模型
- 数据增强：通过旋转、缩放、光照变化等技术提升模型泛化能力
2. 应用领域 🏢
- 安防监控：公共场所人脸识别门禁系统
- 移动支付：手机面部识别登录功能
- 社交媒体：自动标签与美颜滤镜
- 医疗健康：患者身份验证与病历管理