人脸识别技术的核心原理主要基于计算机视觉和模式识别领域，它通过分析人脸图像或视频，提取关键特征，并与数据库中的信息进行比对，从而实现身份认证或识别。其基本流程包括数据采集、预处理、特征提取和匹配。
首先，数据采集阶段通过摄像头或其他设备获取人脸图像。预处理阶段对图像进行降噪、对齐和归一化等操作，以减少干扰因素。接着，特征提取阶段利用深度学习算法（如卷积神经网络）自动学习人脸的独特特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等。这些特征被转换为一个高维向量，称为特征向量。
最后，匹配阶段将提取的特征向量与数据库中的已知特征向量进行比对。如果两者相似度超过预设阈值，则识别为同一人。实际应用中，人脸识别技术广泛应用于门禁系统、支付验证、监控系统等领域，提高了安全性和便利性。