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人臉識別是通過計算機對人臉圖像的處理與分析，實現對人臉的自動識別和識別的一種技術。
其基本原理如下：
人臉檢測：在圖像或視頻流中，通過算法來自動識別和定位人臉的位置。常用的算法有Haar級聯、HOG、SSD、YOLO等。
特征提取：從人臉圖像中提取出特征，常用的算法包括PCA、LDA、局部二值模式(LBP)、深度學習中的卷積神經網絡(CNN)等。
特征匹配：將特征與數據庫中保存的人臉特征進行比對，通過比對結果判斷是否為同一個人。匹配算法主要有歐氏距離、余弦相似度、漢明距離等。
決策判斷：根據特征匹配的結果進行決策，判斷是否通過識別。常用的決策算法有SVM、Adaboost、隨機森林等。
需要注意的是，在實際應用中，人臉識別的準確性和魯棒性往往受到光線、姿態、表情、遮擋等多種因素的影響，因此需要采用一系列的技術手段來提高識別的準確率和穩定性，如增加訓練樣本、數據增強、集成學習等。
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