在人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的图像，需要先做预处理，譬如光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等手段，在检测到人脸后，再以预先训练好的人脸特征模型进行特征值的提取与比对，即可知道待识别对象与目标对象是否为同一个人。
人脸识别的完整过程是：人脸数据采集-模型训练-图片拍摄-预处理-特征采集与比对-输出结果。人脸检测只是其中个别环节。
与传统的***、磁卡等门禁体系办理相比，人脸识别门禁体系在办理使用上愈加智能快捷。以往社区人员发作变化，需要及时替换***、磁卡和钥匙。人脸辨认门禁投入使用之后，新入住的用户只需要在社区办理处等级人脸信息，即可自在进出，大大节省社区人员变化办理成本。
门禁作为寓居环境安防第壹关，其重要性不言而喻，门禁体系的设计作业渐成安防商场重视的要点。在人工智能技能百家争鸣的当下，人脸辨认异军突起，借助东风，推进人脸辨认门禁进一步走向商场。现在，人脸辨认门禁体系已被使用于***、安防、教育、工作、大楼办理等领域。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们蕞熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别系统逐渐走向实用化。
人脸与***的其它生物特征（***、虹膜等）一样与生俱来，它的 性和不易被复质的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
