人臉識別系統通常包括幾個過程:人臉圖像采集與檢測、關鍵點提取、人臉歸壹化(圖像處理)、人臉特征提取和人臉識別比對。
人臉圖像采集。攝像機鏡頭可以采集異臉緣圖像，如靜態圖像、動態圖像、不同位置、不同表情等。當用戶在采集設備的拍攝範圍內時，采集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測。在實際中，人臉檢測主要用於人臉識別的預處理，即精確標定人臉在圖像中的位置和大小。
關鍵點提取(特征提取)。可用於人臉識別系統的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取是針對人臉的某些特征。人臉特征提取，也稱為人臉表示，是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法可以歸納為兩類:壹類是基於知識的表示方法；另壹種是基於代數特征或統計學習的表示方法。
人臉歸壹化(預處理)。人臉圖像預處理是基於人臉檢測結果對圖像進行處理，最終服務於特征提取的過程。系統獲得的原始圖像由於各種條件和隨機幹擾不能直接使用，必須在圖像處理的前期進行預處理，如灰度校正、噪聲濾波等。對於人臉圖像，預處理過程主要包括光照補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸壹化、幾何校正、濾波和銳化。
人臉識別對比(匹配和識別)。搜索提取的面部圖像的特征數據，並將其與存儲在數據庫中的特征模板進行匹配。通過設置閾值，當相似度超過該閾值時，輸出匹配結果。人臉識別是將待識別的人臉特征與獲取的人臉特征模板進行比較，根據相似度判斷人臉的身份信息。可以分為1:1，1:N和屬性識別。其中1:1是比較兩張人臉對應的特征向量，1:N是比較1張人臉照片的特征向量和另外N張人臉對應的特征向量，輸出相似度最高或者前X的人臉。