人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)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、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。

人臉圖像特征提取：人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。

不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。

在人臉識別中，類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。

人臉識別產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于金融、司法、、公安、邊檢、、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。隨著技術(shù)的進一步成熟和社會認(rèn)同度的提高，人臉識別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。

1、企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識別防盜門等。

2、電子護照及身份證。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實施。

3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)，在全國范圍內(nèi)搜捕逃犯。

4、自助服務(wù)。

5、信息安全。如計算機登錄、電子政務(wù)和電子商務(wù)。在電子商務(wù)中交易全部在網(wǎng)上完成，電子政務(wù)中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。而當(dāng)前，交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來實現(xiàn)，如果密碼被盜，就無法安全。但是使用生物特征，就可以做到當(dāng)事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實身份統(tǒng)一，從而大大增加電子商務(wù)和電子政務(wù)系統(tǒng)的可靠性。

當(dāng)前主流的人臉識別算法，在進行人臉識別核心的人臉比對時，主要依靠人臉特征值的比對。所謂特征值，即面部特征所組成的信息集。我們辨別一個人的特征，可能會記住他是雙眼皮、黑眼睛、藍色頭發(fā)、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨別和記住的面部特征會比肉眼所能觀察到的多很多。