人脸识别技术是由人脸检测和人脸识别两部分所组成。

    人脸检测、定位及捕捉：软件从监控画面中利用特殊的算法找出人脸的位置，进行定位，再根据其特征估算出人脸的大小，最后进行分割。

    人脸特征提取及比对：在已分割出的人脸中提取相应的人脸信息，在和数据库中预存的人脸信息进行对比，找出最接近的人脸，并给出相应的相似程度分值。

    在以上两个过程中对人脸图像的要求有很大的区别，其中人脸检测最小双目间距离为20个像素点也就是说最小人脸大小在40X60个像素点便可检测人脸，但人脸比对则需要双目间距离在60－70个像素点，才开始可以人脸比对，在像素点不低于90个像素点才可以达到满意的人脸图像，如果双目距离为60－70个像素点，那么人脸大小约为120X150个像素点，而达到满意结果的人脸大小大约在180X270个像素点，以CIF画面352X288个像素点来计算，人脸识别的最小画面大约占CIF画面的1/6，如果以D1画面720X576个像素点计算,如果采用双目距离为90个像素点，那么一幅D1画面中最多也只可容纳8个人脸同时识别，但如果只是做人脸捕捉的话在D1的画面中可同时捕捉170个人脸，在CIF画面中也可同时捕捉超过40个人脸。

    一、影响人脸检测的因素

    1、光线的影响
    人脸检测对于光照的反应不明显，可在复杂的光照条件下准确的捕捉人脸，但相对于人脸检测来说，人脸比对需要更加稳定的光照条件，即人脸注册与比对时光照不能有过大的改变，更不可以出现侧光、强背光等情况。

    2、角度的影响
    对于人脸检测来说，其最大人脸检测角左右45度，人脸上下旋转角为30度，但如果采用人脸比对是左右旋转及上下旋转角都不得大于15度。
基于上述原因人脸检测相对人脸比对来说有更大的环境接受性，换句话说，人脸检测有更成熟的使用性。

    二、人脸检测的意义及应用

    1、为什么要检测人脸

    在大型监控系统中，由于摄像头数目过多，以至有太多的摄像记录完全没有意义，这种监控记录给日后翻查、检索带来相当大的工作量，如果采用人脸捕捉系统，将人脸图片自动采集记录在自动生成人脸索引。大大降低了监控系统的检索时间。另一方面，在监控系统中也可以采用人脸作为报警信号，启动监控系统，大大节约监控系统的储存空间。

    2、银行上的应用

    ·自助银行的应用
    在自助银行的营业点中多为无人值守，经常有非法人员遮挡人脸进行提款或挟持他人，虽然自助银行网点已采用完整的监控系统，但在这种情况下，录像不能完全达到功能，如果采用人脸检测系统在提款时如无法检测到人脸的情况下自动报警，提示监控人员，检查是否有人为故意遮挡人脸的行为，这样将可大大降低银行的损失。

    ·银行与身份证结合
    在银行网点的监控系统中，如可清晰提取人脸图片与身份证之照片同时储存，为日后翻查提供最有利的证据。

    3、海关、机场上的人脸检测的应用

    清晰地记录人脸信号，为海关、机场日后检索资料提供最有利的方法，在海关与机场由于摄像机数量多，每日人流量大，在发生任何事情后，检索出有用的信息是最大难题，人脸捕捉提供有用的人脸索引，只需在翻查过程中锁定嫌疑人之人脸图片，进行回放，便可快速地找出有用的录像。

    4、治安上的应用

    往往在罪案后受害人只能记下大约的案发时间与案发地点，无法详细描述出嫌疑人之外貌，而警方往往也无法提供现场有效之人脸图片，令破案大大受阻，失去破案最宝贵时间，如采用人脸捕捉系统，在报警的同时，警方可提供现场实时所有经过的人脸，让受害人进行辨认与指证，大大缩减在认人过程所需的时间。