機器學習算法在人臉識別過程中起著關鍵作用。該算法通過學習大量人臉圖像，建立人臉特征的數學模型，不斷優化模型參數，提高識別的準確率。在實際應用中，系統會將提取的面部特征與數據庫中的面部特征進行比較，找出最相似的壹個或多個結果，從而實現身份認證或識別。
此外，隨著深度學習技術的發展，人臉識別技術也得到了進壹步的完善。通過構建深度神經網絡模型，深度學習算法可以自動學習和提取更加復雜和抽象的人臉特征，從而提高識別的準確性和魯棒性。
需要註意的是，人臉識別技術在實際應用中仍然面臨壹些挑戰，比如光照條件、面部表情、姿勢變化等因素都可能影響識別效果。因此，研究人員需要不斷探索新的算法和技術來提高人臉識別技術的性能和穩定性。