人脸识别技术属于图像识别范畴，这是由于它涉及到对图像中的人脸特征进行分析和识别的过程。图像识别技术是一种计算机视觉技术，它使计算机能够理解和处理图像或视频数据。在人脸识别技术中，计算机系统需要识别和比较输入的图像中的面部特征，以确定是否存在特定的人脸。
人脸识别技术通常包括以下几个关键步骤：
1. 预处理：这一步骤涉及对输入图像进行清洗、增强和标准化，以便更好地捕捉和分析面部特征。预处理的目的是提高图像质量，使其更适合后续的识别过程。
2. 特征提取：在这一阶段，计算机系统从预处理后的图像中提取关键的面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这些特征是识别过程中的关键信息，因为它们可以唯一地标识一个人的脸。
3. 分类器设计：为了实现人脸识别，计算机系统需要设计一个分类器，该分类器能够根据提取的特征对输入图像进行分类。分类器可以是机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）或其他类型的算法。
4. 训练与测试：在实际应用中，计算机系统需要使用大量的训练数据来训练分类器。这些数据通常包含不同人脸的图像及其对应的标签（即是否为特定人脸）。训练完成后，系统将使用测试数据对分类器的性能进行评估。
5. 实时识别：一旦分类器被训练并验证其性能，它可以用于实时识别用户的身份。这通常涉及到摄像头捕获的实时图像，计算机系统会实时分析图像中的面部特征，并与数据库中存储的特征进行比较，以确定是否存在匹配的人脸。
总之，人脸识别技术通过一系列复杂的图像处理和分析步骤，实现了对人脸特征的识别和分类。这个过程符合图像识别技术的基本原理，因此可以将人脸识别技术归类为图像识别范畴。
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