人(rén)臉識别系統主要包括四個(gè)組成部分(fēn)，分(fēn)别爲：人(rén)臉圖像采集及檢測、人(rén)臉圖像預處理(lǐ)、人(rén)臉圖像特征提取以及匹配與識别。
系統主要包含：
人(rén)臉圖像采集及檢測
人(rén)臉圖像采集：不同的(de)人(rén)臉圖像都能通(tōng)過攝像鏡頭采集下(xià)來(lái)，比如靜态圖像、動态圖像、不同的(de)位置、不同表情等方面都可(kě)以得(de)到很好的(de)采集。當用(yòng)戶在采集設備的(de)拍(pāi)攝範圍内時(shí)，采集設備會自動搜索并拍(pāi)攝用(yòng)戶的(de)人(rén)臉圖像。
人(rén)臉檢測：人(rén)臉檢測在實際中主要用(yòng)于人(rén)臉識别的(de)預處理(lǐ)，即在圖像中準确标定出人(rén)臉的(de)位置和(hé)大(dà)小。人(rén)臉圖像中包含的(de)模式特征十分(fēn)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(rén)臉檢測就是把這(zhè)其中有用(yòng)的(de)信息挑出來(lái)，并利用(yòng)這(zhè)些特征實現人(rén)臉檢測。
人(rén)臉圖像預處理(lǐ)
人(rén)臉圖像預處理(lǐ)：對(duì)于人(rén)臉的(de)圖像預處理(lǐ)是基于人(rén)臉檢測結果，對(duì)圖像進行處理(lǐ)并最終服務于特征提取的(de)過程。系統獲取的(de)原始圖像由于受到各種條件的(de)限制和(hé)随機幹擾，往往不能直接使用(yòng)，必須在圖像處理(lǐ)的(de)早期階段對(duì)它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理(lǐ)。對(duì)于人(rén)臉圖像而言，其預處理(lǐ)過程主要包括人(rén)臉圖像的(de)光(guāng)線補償、灰度變換、直方圖均衡化(huà)、歸一化(huà)、幾何校正、濾波以及銳化(huà)等。
人(rén)臉圖像特征提取
臉圖像特征提取：人(rén)臉識别系統可(kě)使用(yòng)的(de)特征通(tōng)常分(fēn)爲視覺特征、像素統計特征、人(rén)臉圖像變換系數特征、人(rén)臉圖像代數特征等。人(rén)臉特征提取就是針對(duì)人(rén)臉的(de)某些特征進行的(de)。人(rén)臉特征提取，也(yě)稱人(rén)臉表征，它是對(duì)人(rén)臉進行特征建模的(de)過程。人(rén)臉特征提取的(de)方法歸納起來(lái)分(fēn)爲兩大(dà)類：一種是基于知識的(de)表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習(xí)的(de)表征方法。
基于知識的(de)表征方法主要是根據人(rén)臉器官的(de)形狀描述以及他(tā)們之間的(de)距離特性來(lái)獲得(de)有助于人(rén)臉分(fēn)類的(de)特征數據，其特征分(fēn)量通(tōng)常包括特征點間的(de)歐氏距離、曲率和(hé)角度等。人(rén)臉由眼睛、鼻子、嘴、下(xià)巴等局部構成，對(duì)這(zhè)些局部和(hé)它們之間結構關系的(de)幾何描述，可(kě)作爲識别人(rén)臉的(de)重要特征，這(zhè)些特征被稱爲幾何特征。基于知識的(de)人(rén)臉表征主要包括基于幾何特征的(de)方法和(hé)模闆匹配法。
人(rén)臉圖像匹配與識别
人(rén)臉圖像匹配與識别：提取的(de)人(rén)臉圖像的(de)特征數據與數據庫中存儲的(de)特征模闆進行搜索匹配，通(tōng)過設定一個(gè)阈值，當相似度超過這(zhè)一阈值，則把匹配得(de)到的(de)結果輸出。人(rén)臉識别就是将待識别的(de)人(rén)臉特征與已得(de)到的(de)人(rén)臉特征模闆進行比較，根據相似程度對(duì)人(rén)臉的(de)身份信息進行判斷。這(zhè)一過程又分(fēn)爲兩類：一類是确認，是一對(duì)一進行圖像比較的(de)過程，另一類是辨認，是一對(duì)多(duō)進行圖像匹配對(duì)比的(de)過程。
