人臉識別

人臉識別是一種基於人的臉部特徵資訊進行身份確認的生物識別技術。它透過鏡頭取得二維或三維影像，進行影像處理、灰階正規化與幾何校正後，利用特徵提取模組定位眼、鼻、口等關鍵點，並將其相對位置與比例形成特徵向量。傳統方法主要使用幾何特徵或主成分分析，而近年則多採用深度學習中的卷積神經網路自動學習高階表徵，提升在光照、姿態與表情變化下的辨識率。

建立的臉部模型會與資料庫中已存的範本進行比對，常用人工智慧相似度量演算法（如餘弦相似度或歐氏距離）實現1:N的身份辨識或1:1的驗證。此技術已廣泛用於安全監控系統的即時警報、行動裝置的螢幕解鎖以及支付認證等場景，提供無接觸且快速的交互體驗。

然而，光線變化、遮擋或偽裝攻擊仍是主要挑戰。為防止使用照片或影片欺騙，系統常結合活體檢測或多模態生物特徵以提升安全性。同時，大規模臉部資料的收集與比對涉及隱私權議題，各國正加強規範與法律限制，推動在保障個人資料的前提下健康發展。