在Go语言中，要实现人脸识别，通常需要使用OpenCV库。一个常用的Go语言OpenCV绑定是gocv。以下是一个基本的人脸识别的示例代码：

首先，您需要安装gocv库：

go get -u gocv.io/x/gocv

接下来，以下是一个使用gocv和OpenCV实现人脸识别的简单示例：

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
    "log"

    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    // 打开摄像头
    webcam, err := gocv.VideoCaptureDevice(0)
    if err != nil {
        log.Fatalf("Error opening webcam: %v", err)
    }
    defer webcam.Close()

    // 加载人脸分类器
    classifier := gocv.NewCascadeClassifier()
    defer classifier.Close()

    if !classifier.Load("haarcascade_frontalface_default.xml") {
        log.Fatalf("Error reading cascade file: haarcascade_frontalface_default.xml")
    }

    // 打开窗口以显示视频
    window := gocv.NewWindow("Face Detect")
    defer window.Close()

    // 创建一个图像矩阵以保存帧
    img := gocv.NewMat()
    defer img.Close()

    fmt.Printf("Press ESC to stop\n")

    for {
        if ok := webcam.Read(&img); !ok {
            fmt.Printf("Device closed\n")
            return
        }
        if img.Empty() {
            continue
        }

        // 转换图像为灰度
        gray := gocv.NewMat()
        defer gray.Close()
        gocv.CvtColor(img, &gray, gocv.ColorBGRToGray)

        // 探测人脸
        rects := classifier.DetectMultiScale(gray)
        for _, r := range rects {
            // 在原图上画矩形
            gocv.Rectangle(&img, r, color.RGBA{0, 255, 0, 0}, 3)
        }

        // 显示图像
        window.IMShow(img)
        if window.WaitKey(1) == 27 {
            break
        }
    }
}

请确保在运行代码之前将haarcascade_frontalface_default.xml文件下载到您的工作目录中。该文件包含了人脸识别的级联分类器。

这是一个简单的实例，要进行更精细的人脸识别或人脸特征提取，您可能需要使用更复杂的模型和方法，例如深度学习模型。

然而，这个示例提供了一个起点，您可以根据需要进行修改和扩展。