人脸识别技术不包括人脸美化。
人脸识别技术包括一些方面：
1. 人脸检测：人脸识别的第一步是检测图像中的人脸位置。人脸检测技术可以自动识别图像中的人脸区域，为后续的特征提取并提供匹配基础。
2. 人脸特征提取：在人脸图像中提取一组特征向量，这些特征向量可以代表人脸的独特特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA） ）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
3. 特征匹配与比对：将提取的人脸特征与数据库中的已知人脸特征进行匹配，确定是否匹配成功以识别身份。匹配过程可能涉及到相似度计算、模式匹配等技术。
< p>4。 三维人脸识别：除了基于二维图像的人脸识别，还有基于三维人脸模型的技术。这些技术可以通过获取人脸的深度信息来提高准确性和安全性。5. 活体检测：为了防止利用照片等非真实样本进行欺骗，人脸识别系统通常需要进行活体检测，而被检测人员是真实存在的。
6. 大规模人脸识别：大规模人脸识别系统可以满足更大人员库的识别需求，如人脸门禁系统、公***场所的监控系统等。
7. 移动端人脸识别：随着智能手机和移动设备的普及，移动端人脸识别技术得到了广泛应用，用于解锁手机、支付等功能。
8. 人脸识别在社会安全领域的应用：人脸识别技术在社会安全领域应用广泛，如在公***场所的系统中，用于寻找失踪儿童、追踪犯罪嫌疑人等。
< p>9。 人脸识别在商业领域的应用：人脸识别技术在商业领域可以实现客流统计、主动广告、用户分析等，帮助企业更好地了解和服务顾客。10. 人脸识别在医疗领域的应用：人脸识别技术在医疗领域可以用于医生和患者的身份验证，提高医疗信息的安全性。
11. 人脸识别在教育领域的应用：人脸识别技术可以用于学生考勤、教师工作签到等，提高教育管理效率。
12. 人脸识别技术的发展趋势：随着人工智能和深度学习技术的发展，人脸识别技术正朝着更高的精度、更快的处理速度和更广泛的应用领域不断发展。同时，人脸识别技术正朝着更高的精度、更快的处理速度和更广泛的应用领域不断发展。 识别技术在隐私保护和伦理道德等方面也面临一些挑战和讨论。