人臉識別系統通常包括幾個過程：人臉圖像采集及檢測、關鍵點提取、人臉規整（圖像處理）、人臉特征提取和人臉識別比對。
人臉圖像采集。不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。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。人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。
關鍵點提取（特征提取）。人臉識別系統可使用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：壹種是基於知識的表征方法；另外壹種是基於代數特征或統計學習的表征方法。
人臉規整（預處理）。對於人臉的圖像預處理是基於人臉檢測結果，對圖像進行處理並最終服務於特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限制和隨機幹擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對於人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸壹化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉識別比對（匹配與識別）。提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定壹個閾值，當相似度超過這壹閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。可分為1:1、1:N、屬性識別。其中1:1是將2張人臉對應的特征值向量進行比對，1:N是將1張人臉照片的特征值向量和另外N張人臉對應的特征值向量進行比對，輸出相似度最高或者相似度排名前X的人臉。