要学习人脸识别技术，你可以从以下几个方面入手：
编程技能
Python：这是人脸识别领域最常用的编程语言之一。Python具有简洁易读的语法，并且有很多强大的开源库可供使用，如OpenCV、Dlib、face_recognition等。通过Python编程，可以实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能。
C++：C++是一种高性能的编程语言，也被广泛应用于人脸识别领域。在C++中，可以利用OpenCV、Dlib等库来实现人脸识别算法，由于C++具有高效的运行速度和低级别的内存访问，因此适合处理大规模的图像数据。
Java：Java是一种跨平台的编程语言，具备广泛的适应性和强大的生态系统。在Java中，可以使用Face++、Kairos等人脸识别API来快速集成人脸识别功能。此外，Java也可以结合OpenCV等库进行人脸图像处理。
数学和算法基础
计算机视觉：涉及图像处理、目标检测、图像分割等基本概念和技术。
模式识别：包括机器学习、深度学习、神经网络等基本算法和应用。
统计学：用于分析和解释数据，特别是在特征提取和模型评估中。
专业课程
计算机科学与技术：包括计算机视觉、图像处理、模式识别等方面的知识。
电子信息工程：涉及信号处理、图像处理、通信等方面的知识，也包括人脸识别等生物识别技术的应用。
人工智能：包括机器学习、深度学习、自然语言处理等方面的知识，也包括人脸识别等生物识别技术的应用。
数据科学与大数据技术：涉及数据分析、数据挖掘、机器学习等方面的知识，也包括人脸识别等生物识别技术的应用。
实践项目
通过参与实际项目，如开发人脸识别应用、参加编程竞赛等，可以加深对理论知识的理解和应用能力。
相关工具和库
OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了大量的人脸识别工具和函数。
Dlib：一个包含机器学习算法的工具包，也用于人脸识别。
TensorFlow、PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练人脸识别模型。
了解最新的研究和技术进展
阅读相关领域的学术论文、技术博客和会议论文，了解最新的研究进展和技术应用。
综上所述，学习人脸识别技术需要掌握编程技能（特别是Python、C++和Java）、数学和算法基础、专业课程知识，并通过实践项目和工具使用来加深理解和应用能力。