远程人脸识别技术在不直接接触的情况下实现安全验证，主要依赖于以下几个关键步骤和技术：
1. 视频流传输：首先，通过高质量的视频流将人脸图像实时传输到服务器。这通常需要使用互联网协议（如HTTP/2或WebRTC）来优化数据传输效率。
2. 面部检测与跟踪：在接收端，服务器会使用计算机视觉算法来检测和跟踪人脸。这些算法可以识别出视频流中的脸部特征，并持续跟踪其变化。
3. 活体检测：为了确保人脸图像是真实用户而非照片或视频，系统会实施活体检测。这通常包括眨眼、微笑、头部移动等动作的检测。如果检测到异常行为，系统会拒绝验证请求。
4. 人脸识别算法：一旦确认了人脸图像的真实性，系统会使用先进的人脸识别算法来比对数据库中存储的人脸信息。这一步通常涉及到复杂的机器学习模型，如深度学习神经网络。
5. 生物特征认证：除了人脸识别之外，还可以结合其他生物特征进行双重验证，如指纹、虹膜扫描等。这样可以进一步提高安全性，因为单一的生物特征容易被复制或模仿。
6. 加密通信：为了保护传输过程中的数据安全，所有的通信都应使用加密技术。这意味着即使数据被截获，也无法被未授权的用户读取。
7. 多因素认证：在某些情况下，除了人脸识别外，还可以要求用户提供其他形式的验证，如密码、短信验证码、生物特征加密码组合等，以增加安全性。
8. 设备安全：确保所有用于远程人脸识别的设备都是安全的，没有恶意软件或攻击者可以利用的漏洞。
9. 法律和伦理考量：在使用远程人脸识别技术时，必须考虑到相关的法律和伦理问题，确保技术的合理使用不会侵犯个人隐私权或其他合法权益。
10. 持续更新和维护：随着技术的发展，人脸识别算法和硬件设备都需要不断更新和维护，以确保系统的安全性和准确性。
总之，远程人脸识别技术提供了一种便捷的方式来验证用户的身份，但同时也带来了安全风险。因此，在实际应用中，需要采取多种措施来确保系统的可靠性和用户的隐私安全。