主要是通过计算机对输入的人脸图像进行特征提取和匹配，判断该人脸与事先存储的人脸信息是否匹配。具体来说，人脸识别技术可以分为以下几个步骤：
1. 人脸检测：通过图像处理技术找到输入图像中的人脸区域。
2. 人脸对齐：将检测到的人脸区域进行归一化，消除图像中的旋转、缩放和偏移等影响因素。
3. 特征提取：利用图像处理和机器学习算法从归一化后的人脸图像中提取出有意义的特征信息，例如面部轮廓、眉毛、眼睛、嘴巴等。
4. 特征匹配：将提取出的人脸特征与存储在系统中的人脸信息进行匹配，计算它们之间的相似度，从而确定是否属于同一个人。
5. 判定输出：根据匹配结果，系统会输出对应的人脸信息或判断输入的人脸是否为已有的人脸。
总体来说，人脸识别技术的核心在于如何有效地提取出具有区分性的人脸特征，并设计出合理的特征匹配算法。近年来，深度学习技术的发展在人脸识别领域取得了重大突破，特别是基于卷积神经网络的人脸识别技术已经成为主流。
