编程实现人脸识别通常包括以下几个步骤：
数据采集
需要采集一组人脸图像作为训练样本，包括不同人的正面、侧面等不同角度的图像，以及不同表情、光照条件下的图像。
人脸检测
使用人脸检测算法（如Haar特征级联检测、基于深度学习的卷积神经网络CNN等）在图像或视频中准确定位人脸的位置。
人脸对齐
将检测到的人脸图片进行标准化，使得人脸具有一致的大小、姿态和排列。常用方法有基于眼睛位置的对齐和基于特征点的对齐。
特征提取
从人脸图像中提取出有用的特征信息。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。
类别分类
使用分类算法（如支持向量机SVM、k最近邻算法KNN和神经网络等）将提取到的人脸特征向量归类为不同的人脸类别。
人脸匹配
将新的人脸输入使用相同的特征提取和分类算法进行处理，并与已知的人脸特征进行匹配，找出最相似的人脸。
在实际编程中，可以使用多种编程语言和开源库来实现人脸识别功能。常用的编程语言包括Python、C++和Java等，而常用的开源库则有OpenCV、Dlib和TensorFlow等。
```python
import cv2
加载Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier（'haarcascade_frontalface_default.xml'）
加载图像
img = cv2.imread（'input.jpg'）
图像灰度化
gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale（gray, 1.1, 4）
绘制检测结果
for （x, y, w, h） in faces:
cv2.rectangle（img, （x, y）, （x + w, y + h）, （255, 0, 0）, 2）
显示结果
cv2.imshow（'Face Detection', img）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
另一个使用Python的`face_recognition`库进行人脸识别的简单示例代码：
```python
import face_recognition
import cv2
载入图片
image = face_recognition.load_image_file（"person.jpg"）
找到人脸位置
face_locations = face_recognition.face_locations（image）
print（f"发现 {len（face_locations）} 张人脸!"）
还能识别人脸特征
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks（image）
for face_landmarks in face_landmarks_list:
for feature, points in face_landmarks.items（）:
print（f"特征 {feature} 的位置是 {points}"）
```
这些示例代码展示了如何使用OpenCV和`face_recognition`库进行基本的人脸检测和特征提取。对于更复杂的应用，可能需要进一步学习和调整算法，以及使用更高级的特征提取和分类技术。