在人脸识别中，特征提取是一个关键步骤，它用于将人脸图像中的信息提炼出来，以便于后续的比对识别。以下是特征提取在人脸识别中的应用：

  1. 人脸定位和对齐：特征提取首先会对人脸图像进行定位，确定人脸的位置和角度，然后将其对齐到一个标准位置和尺寸，以确保后续特征提取的准确性。

  2. 提取人脸特征向量：特征提取会从对齐后的人脸图像中提取关键的特征向量，通常是通过计算人脸的几何形状、纹理分布和局部特征等信息来得到。这些特征向量通常具有良好的表达能力和区分度，能够准确地描述一个人脸的特征。

  3. 建立特征数据库：特征提取会将提取的特征向量与个体身份进行关联，建立一个人脸特征数据库。这样，在后续的识别比对过程中，可以将输入的人脸特征与数据库中的特征进行匹配，找出最相似的人脸。

  4. 人脸识别和身份验证：通过特征提取和数据库中的人脸特征进行比对，可以实现人脸识别和身份验证的功能。当一个人的人脸特征与数据库中的某个特征最相似时，可以确认这个人的身份。

  5. 应用领域：特征提取在人脸识别技术中被广泛应用于各个领域，例如人脸门禁系统、刷脸支付、视频监控、犯罪侦查等。它能够提高安全性，提升用户体验，减少人工干预的需要。

  总而言之，特征提取在人脸识别中的应用是通过提取人脸图像中的关键特征来构建人脸特征数据库，并实现人脸识别和身份验证的功能。它是人脸识别技术中的核心步骤，对于识别的准确性和效率起着至关重要的作用。