① 人臉檢測(cè)與分割
         從任意的場(chǎng)景中、視頻數(shù)據(jù)中檢測(cè)人臉的存在，提取出一個(gè)人臉及各個(gè)區(qū)域部分。在人臉上自動(dòng)標(biāo)記出我們需要的特征點(diǎn)， 例如外眼點(diǎn)、內(nèi)眼點(diǎn)、眉間點(diǎn)、鼻下點(diǎn)、頜下點(diǎn)、嘴角點(diǎn)等等。
         ② 人臉的規(guī)范化
         計(jì)算出人臉在尺度和旋轉(zhuǎn)等方面的變化，得到攝像過(guò)程中人臉的實(shí)際位置，將庫(kù)中的人臉三維模型也變化到同樣的位置。這是幾何特征識(shí)別的一個(gè)關(guān)鍵的問題。由于人臉的幾何特征的相似性比較，受人臉拍攝角度的影響很大，當(dāng)人臉偏轉(zhuǎn)超過(guò)一定的角度的時(shí)候，許多重要的特征點(diǎn)在二維上不可見了，因此也無(wú)法計(jì)算出對(duì)應(yīng)的特征向量。
         ③ 人臉表征
         采用標(biāo)記出的特征點(diǎn)的幾何特性表示出數(shù)據(jù)庫(kù)中的已知人臉和檢測(cè)出的人臉。對(duì)同一個(gè)照片的特征點(diǎn)采取多層次描述的方法，形成多個(gè)幾何特征向量，這種多層次描述的方法可以有效地降低人臉識(shí)別過(guò)程中的誤識(shí)現(xiàn)象的出現(xiàn)。同樣，識(shí)別的過(guò)程也是采取多分類器合作的模式識(shí)別方法。
         ④人臉識(shí)別
         根據(jù)獲得的人臉照片特征點(diǎn)，計(jì)算出人臉的偏轉(zhuǎn)角度，同時(shí)計(jì)算出多個(gè)特征向量，從數(shù)據(jù)庫(kù)中取出已知的人臉特征點(diǎn)信息，構(gòu)建出三維人臉特征點(diǎn)拓?fù)淠Ｐ停瑢?duì)此模型進(jìn)行偏轉(zhuǎn)，使之與二維人臉照片的拍攝環(huán)境一致。計(jì)算出三維模型的多個(gè)特征向量，通過(guò)面貌特征的多層次描述、多分類器合作的模式識(shí)別方法，對(duì)投影結(jié)果與二維相應(yīng)照片進(jìn)行相似性度量。在進(jìn)行識(shí)別時(shí)，對(duì)每個(gè)分類器設(shè)定一個(gè)閥值，對(duì)所有的特征向量的結(jié)果也設(shè)置一個(gè)閥值，一旦所有的度量結(jié)果都達(dá)到閥值的要求，即認(rèn)定此次識(shí)別是成功的，否則繼續(xù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀數(shù)據(jù)，進(jìn)行識(shí)別。