什么是人脸识别的核心

人脸识别的核心是特征提取与匹配技术。系统通过摄像头捕捉面部图像，先检测人脸位置，再提取关键特征点如眼睛间距、鼻梁高度、脸颊轮廓等。这些特征数据被转换成数学向量，存储在数据库中。当再次识别时，新图像的特征向量与数据库中的向量进行比对，计算相似度得出匹配结果。支付宝刷脸支付、手机解锁、机场安检都是这项技术的实际应用，准确率可达99%以上。

人脸识别还依赖深度学习算法优化。现代系统使用卷积神经网络(CNN)处理图像，自动学习面部特征层级关系。网络通过数百万张图片训练，识别能力不断提升。系统还能处理不同光照、角度和表情变化，适应复杂环境。超市会员刷脸结账、办公楼门禁系统、酒店自助入住等场景，展示了算法在实际环境中的稳定表现，处理速度仅需0.3秒完成一次识别。