人脸识别系统通过分析人脸的生物特征来实现身份识别或验证，其核心识别依据包括以下几个方面：

一、主要识别特征

面部轮廓特征

包括脸型（如椭圆形、方形）、面部长度与宽度比例等。例如，长脸特征为面部长度较长、下巴尖细；圆脸则以面部宽度接近长度、腮部饱满为特点。

五官位置与间距

- 眼睛：

间距（约等于眼宽）和形状（杏仁眼、圆眼）；

- 鼻子：长度、宽度及鼻梁形状（直鼻、驼峰鼻）；

- 嘴巴：大小、唇厚薄及嘴角弧度；

- 耳朵：大小、形状及位置。

光照与姿态校正

通过Gamma灰度矫正、光照补偿等技术处理不同光照条件下的图像，利用强化迭代理论优化人脸姿态，提高识别准确性。

二、识别流程

人脸检测

使用Haar级联分类器、HOG+SVM或卷积神经网络（CNN）等方法在图像或视频中定位人脸，返回人脸位置及大小信息。

特征提取

从检测到的人脸中提取关键特征，包括几何特征（如轮廓、比例）和纹理特征（如五官分布）。

特征匹配与识别

将提取的特征与数据库中的已知人脸特征进行对比，通过相似度得分判断身份。

三、技术分类

基于特征点的算法：

如主成分分析（PCA）；

基于整幅图像的算法：如传统机器学习方法；

基于模板的算法：通过存储固定模板进行匹配；

基于深度学习的算法：利用卷积神经网络自动学习特征表示。

四、应用领域

人脸识别已广泛应用于金融、公安、门禁、支付等场景，其优势在于非接触式识别、高准确率及可扩展性。随着技术发展，未来将渗透更多领域。