人脸识别的技术原理主要包括三个步骤：人脸检测、特征提取和匹配识别。
首先，通过摄像头或者图片等采集设备获取图像，然后对图像进行人脸检测。人脸检测是指在图像中自动检测出人脸所在的位置和大小，常用的算法包括Haar级联分类器和卷积神经网络（CNN）等。其中Haar级联分类器是一种基于机器学习的算法，它通过训练得到一组可以用来判断人脸的特征模板。而CNN是一种深度学习算法，它通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征信息，从而实现人脸检测。
其次，对于检测出的人脸图像，需要进行特征提取。特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，常用的算法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。其中LBP是一种基于纹理的特征提取方法，它通过比较像素点的灰度值大小来构建特征向量；PCA和LDA则是一种基于统计学的线性变换方法，它们可以将高维的特征向量映射到低维的空间中，从而降低计算复杂度和存储空间。
最后，对于提取出的特征向量，需要进行匹配识别。匹配识别是指将提取出的特征向量与已有的人脸模板进行比对，从而确定该人脸属于哪个人。常用的算法包括欧氏距离、余弦相似度和支持向量机（SVM）等。其中欧氏距离和余弦相似度是一种基于相似度的匹配方法，它们通过计算两个向量之间的距离或者夹角来确定它们的相似度；而SVM则是一种基于机器学习的分类器，它通过训练得到一个判别函数，从而对新的人脸图像进行分类。
总的来说，人脸识别技术的原理涉及到人脸检测、特征提取和匹配识别三个步骤，其中包括了多种算法和方法。