"face-recongition" 涉及的核心技术是人脸识别，这是一种计算机视觉领域的重要应用，通过分析和比较人脸图像特征来进行身份识别。在本项目中，它被实现为一个基于MATLAB的程序，这表明使用了MATLAB强大的数学计算和图像处理功能。
"完整的人脸检测识别程序 很好用" 暗示这个程序不仅包含了基本的人脸检测功能，还可能包括了复杂的面部特征提取、人脸识别以及可能的活体检测等高级功能。"很好用"则意味着程序具有良好的用户体验，可能包括高效的运行速度、准确的识别率以及友好的用户界面。
"人脸检测" 是计算机视觉中的基础任务，通常通过算法如Haar级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）或者深度学习的SSD（Single Shot MultiBox Detector）或YOLO（You Only Look Once）等方法来实现。这些算法能够定位图像中的人脸区域，即使在复杂背景和多变光照条件下也能有效工作。
在提供的压缩包子文件的文件名称列表中，"Ultimate Face Recognition v 2_0.htm" 可能是该程序的用户手册或详细说明文档，包含了系统介绍、使用指南、常见问题解答等内容，帮助用户理解和操作该程序。而"UFR2.0.zip"是程序的主文件，可能包含了MATLAB编写的源代码、预训练模型、样例数据和其他必要的支持文件。
人脸识别的过程通常包括以下几个步骤：
1. **人脸检测**：在图像中找到人脸的位置和大小，这是通过上述的算法实现的。
2. **预处理**：对检测到的人脸图像进行灰度化、归一化、直方图均衡化等操作，提高后续处理的稳定性和准确性。
3. **特征提取**：利用PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）、Eigenfaces、Fisherfaces或者现代的深度学习方法（如FaceNet、VGGFace等）提取人脸的特征表示。
4. **人脸识别**：将提取的特征与数据库中的模板进行匹配，决定最相似的个体，从而实现识别。
MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化工具，其图像处理和机器学习库提供了丰富的函数，使得开发和实验这类算法变得相对容易。在实际应用中，这种基于MATLAB的人脸识别程序可能广泛应用于安全监控、门禁系统、社交媒体、移动设备等场景，提供高效便捷的身份验证方式。
