OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了多种图像处理和分析的算法和工具。其中包括人脸识别技术，以下是一些常用的OpenCV人脸识别技术方法：
- Haar特征分类器：Haar特征分类器是一种基于Haar小波变换的人脸检测算法。该算法通过对图像中的不同区域进行Haar小波变换，提取出不同的Haar特征，然后使用AdaBoost算法对这些特征进行分类，最终得到一个可以用于检测人脸的分类器。
- LBP特征分类器：LBP特征分类器是一种基于局部二值模式（LBP）的人脸检测算法。该算法通过对图像中的不同区域进行LBP特征提取，然后使用级联分类器对这些特征进行分类，最终得到一个可以用于检测人脸的分类器。相对于Haar特征分类器，LBP特征分类器具有更快的检测速度和更高的检测精度。
- 人脸识别：人脸识别是一种基于人脸特征提取和匹配的技术，用于识别和验证人脸身份。常用的人脸识别方法包括基于特征的方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。其中，基于特征的方法通常使用PCA、LDA等技术对人脸图像进行特征提取和降维，然后使用SVM、KNN等算法进行分类和识别。
- 人脸跟踪：人脸跟踪是一种用于跟踪人脸运动的技术，通常用于视频监控、人机交互等应用场景。常用的人脸跟踪方法包括基于模板匹配的方法、基于卡尔曼滤波的方法、基于粒子滤波的方法等。 通过使用以上的OpenCV人脸识别技术方法，可以实现人脸检测、人脸识别和人脸跟踪等功能，应用于视频监控、人机交互等领域。