人臉識別系統技術原理，攝像機捕捉圖像后，對它進行灰度校正，光線補償，灰度變換，直方圖均衡化，歸一化，幾何校正，噪聲過濾，銳化，以及圖像增強等預處理，通常采用直方圖特征，顏色特征，模板特征，結構特征及Haar特征在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，基于以上特征采用Adaboost算法，LBP算法訓練級聯分類器，對圖像中的每一塊進行分類，假如某一矩形區域通過了級聯分類器，就被判別為人臉圖像，再通過視覺特征，像素計算特征，人臉圖畫變換系數特征，人臉圖畫代數特征，梯度方向對稱分布特征等，對特征點定位，人臉對齊，仿射變換，人臉矯正來抓取人臉特征點，利用算法ASM，AAM，CLM，CNN等并定位出人臉五官，眼睛，鼻子，嘴，面頰，下巴頦兒等關鍵點坐標數據并信息抽象，這些局部構成的坐標數據和人體五官之間結構關系的幾何特征分量，傅里葉變換拉普拉斯網格優化，利用Gabor變換，PCA，LDA，Ada+Gabor等算法，對特征點間的歐氏距離，曲率，角度等變化，檢驗人臉相似度，與數據庫中存儲的特征模板測量值進行查找匹配，經過預置設定如超過閾值，則把匹配得到的人臉結果輸出，將人臉位移，旋轉，縮放，扣取等調整到預定的大小和形態，然后進行性別、年齡、姿態，表情等屬性分析，同時也能形成人臉識別比對和人臉驗證通行及人臉檢索等衍生技術
 
人臉檢測：檢測人臉位置鎖定人臉坐標
人臉跟蹤：精準鎖定人臉，持續跟蹤面部
人臉比對：對比相似度，輸出比對結果
人臉檢索：基于人臉圖像或視頻，與數據庫中比對快速查找
人臉屬性：檢測人臉性別，年齡，表情，姿態等屬性特征
活體檢測：IR/RGB活體檢測，預防惡意攻擊