常規(guī)的人臉識別需要的四個步驟：人臉圖像預處理、人臉圖像匹配和識別、人臉圖像采集及檢測、人臉圖像特征提取，同時這也是人臉識別系統(tǒng)的四個主要的組成部分。
  1、人臉圖像預處理：圖像預處理是人臉識別技術中一個相當重要的環(huán)節(jié)，因為圖像采集的地點光線等因素不同，圖像的質(zhì)量也有較大的差異。圖像預處理的目的主要是為了去除對圖像有干擾的信息，提高圖片的質(zhì)量，突出有用的信息。為之后對圖像的分析計算提供便利，達到更快更準確的目的。
  2、人臉圖像匹配與識別：通過攝像頭采集到的圖片進行信息處理，通過核心算法對圖片中的人臉的五官、臉型和角度等信息進行計算，并且把圖像信息和自身數(shù)據(jù)庫里保存的圖像信息進行搜索比對，當兩者的匹配度到達一定的比例就可以把匹配到的數(shù)據(jù)輸出，達到解鎖的目的。
  3、人臉圖像采集及檢測：人臉圖像通過攝像頭等方式以靜態(tài)圖像，動態(tài)圖像等方式進行記錄，通過人臉檢測的方式來確定人臉的位置和大小。以目前主流的人臉檢測及采集的方法來說， Adaboost人臉檢測算法，是基于積分圖、級聯(lián)檢測器和Adaboost算法的方法，該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。但其缺點是在復雜背景中，容易受到復雜環(huán)境的影響，導致檢測結果并不穩(wěn)定，極易將類似人臉區(qū)域誤檢為人臉，誤檢率較高。
  4、人臉圖像特征提?。和ㄟ^對預處理之后的圖像進行分析計算，提取出圖像中的人像的五官特征、人臉圖像變換系數(shù)特征等。人臉特征提取的方法有兩大類：一種是基于知識的表征方法，首先需要提取出人臉的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特點，在計算這些特點之間的位置關系，將它們之間的幾何特征作為識別人臉的重要特征；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。