人臉識别系統主要包括四個組成(chéng)部分，分别爲：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識别。
系統主要包含：
人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都(dōu)能(néng)通過(guò)攝像鏡頭采集下來，比如靜态圖像、動态圖像、不同的位置、不同表情等方面(miàn)都(dōu)可以得到很好(hǎo)的采集。當用戶在采集設備的拍攝範圍内時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識别的預處理，即在圖像中準确标定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顔色特征、模闆特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這(zhè)其中有用的信息挑出來，并利用這(zhè)些特征實現人臉檢測。
人臉圖像預處理
人臉圖像預處理：對(duì)于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務于特征提取的過(guò)程。系統獲取的原始圖像由于受到各種(zhǒng)條件的限制和随機幹擾，往往不能(néng)直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉圖像特征提取
臉圖像特征提取：人臉識别系統可使用的特征通常分爲視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起(qǐ)來分爲兩(liǎng)大類：一種(zhǒng)是基于知識的表征方法；另外一種(zhǒng)是基于代數特征或統計學(xué)習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成(chéng)，對(duì)這(zhè)些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作爲識别人臉的重要特征，這(zhè)些特征被(bèi)稱爲幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模闆匹配法。
人臉圖像匹配與識别
人臉圖像匹配與識别：提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模闆進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設定一個阈值，當相似度超過(guò)這(zhè)一阈值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識别就是將(jiāng)待識别的人臉特征與已得到的人臉特征模闆進(jìn)行比較，根據相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這(zhè)一過(guò)程又分爲兩(liǎng)類：一類是确認，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類是辨認，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過(guò)程。
