人脸识别技术是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。在现代科技中，它广泛应用于安全、监控、社交网络、移动设备解锁等多个领域。HTML（HyperText Markup Language）是网页开发的基础语言，通常与CSS和JavaScript一起使用，构建用户交互的网页界面。
在人脸识别系统中，HTML可以作为用户界面的构建工具，展示人脸识别的结果或者提供用户操作的界面。例如，一个简单的应用可能包括一个摄像头预览区域，用户可以通过这个区域进行实时人脸识别。HTML可以用来设计这个预览区域的布局，以及添加按钮让用户触发识别过程。
核心的识别功能通常由后端处理，可能涉及到如OpenCV或dlib等计算机视觉库，这些库能够捕获图像、检测人脸、提取特征并进行比对。后端服务器可能使用Python或其他编程语言，通过API接口与前端的HTML页面进行通信，传递图像数据和识别结果。
描述中的“人脸识别”涉及到以下几个关键技术点：
1. **人脸检测**：通过算法（如Haar级联分类器或HOG+SVM）在图像中定位人脸的位置和大小，形成人脸框。
2. **特征提取**：利用特征表示方法（如Local Binary Patterns (LBP)、Histogram of Oriented Gradients (HOG) 或深度学习模型如FaceNet、VGGFace等）将人脸图像转化为可比较的特征向量。
3. **特征匹配**：对比两个或多个特征向量的相似度，通常使用欧氏距离、余弦相似度或更复杂的度量方法。
4. **识别决策**：根据匹配度阈值判断是否为同一人，实现一对一（验证）或一对多（识别）的身份确认。
5. **实时处理**：对于实时视频流，需要高效算法来处理每一帧图像，保证识别速度。
6. **误识率和拒识率**：在设计系统时，需要权衡这两个指标，确保系统在正确识别面孔的同时，减少错误匹配和漏识的情况。
7. **隐私保护**：人脸识别技术引发的隐私问题不容忽视，合理的数据存储和加密措施是必要的。
在实际项目中，"FaceRecog-master"可能是一个包含完整人脸识别系统的源代码仓库，其中包括HTML模板用于前端展示，后端代码负责处理图像和识别逻辑，以及可能的训练数据和模型文件。开发者可以通过阅读和理解这个项目，学习如何结合HTML和后端技术实现一个完整的人脸识别系统。
