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3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。

 1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同动态人脸识别系统，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。

 2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到的目的。

 3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中人脸识别管理系统，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。

 4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸侦测,自动调整影像放大。

面部识别系统软件的功效取决于面部识别是一项受欢迎的电子信息技术研究领域，它归属于生物特征识别技术，是对生物体（一般专指人）自身的生物特征来区别生物体个人。生物特征识别技术所科学研究的生物特征包含脸、指纹识别、手相、、、响声（视频语音）、体形、本人习惯性（比如敲打电脑键盘的幅度和頻率、签名）等各种各样正明状况，做为保持身体检验的系统软件相对的识别技术就许多人脸识别、指纹识别识别、手掌纹识别、识别、识别、语音识别（用语音识别能够 开展识别，还可以开展视频语音內容的识别，只能前面一种归属于生物特征识别技术）、体形识别、电脑键盘敲打识别、签名识别等。 伸缩

人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测，检测 :图像中准确标定出人脸的位置和大小 , 人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及哈尔特征等，人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。人脸图像预处理，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。

人脸识别系统使用应哪些考虑因素?一、从系统的选择上考虑，伴随着近几年识别系统技术的提升，目前生物识别技术市场上刚出现了数不胜数的解决方案，这些系统方案的供应商纷纷表示自己方案的优越性。但在系统集成商来说，他们选购人脸识别系统并不是看这些系统数据上的，更重要的是能够解决密集人群人脸的识别，抓拍以及系统的安全性能。同时，对于与系统相搭配的平台软件来说，人脸识别系统本身的方案也决定了平台软件能否对其进行良好的处理，故此，人们在选择具体的系统时在参考厂商的宣传以及样件时，还应该深入了解其平台软件的集成效果，以此来选择更好的人脸识别系统供应商。

二、从安装人脸识别系统注意的细节考虑，在现实的实际应用中，系统能够与现有的平台软件和硬件相兼容也是重要考虑的问题，例如有些摄像机并不适用于某些人脸识别系统，在这种情况下就要更换新的设备了。在安装人脸识别系统时，人们可有利用某些分析软件对摄像机性能进行分析，确保摄像机能够通过角度，光线以及其他因素来清晰的采集到脸部进行识别。