一、人臉檢測

人臉檢測是人臉識別的第一步，其目的在于從復雜的圖像中自動檢測出人臉區域。常用的人臉檢測算法包括Haar特征分類器、HOG特征分類器、級聯分類器等。這些算法都是基于機器學習的方法，通過訓練分類器來學習人臉的特征，并應用于實際的圖像中進行人臉檢測。近年來，深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNN），在人臉檢測領域取得了顯著進展，能夠更準確地檢測出圖像中的人臉。

二、人臉對齊

人臉對齊是將檢測到的人臉區域進行校正和對齊，以減小光照、姿態、表情等因素的影響，提高識別的準確率。對齊技術主要包括基于特征點的對齊、基于模型的對齊和基于深度學習的對齊等。其中，基于特征點的對齊方法是最常用的，通過檢測人臉中的關鍵點（如眼睛、鼻子、嘴巴等）來進行對齊。這些關鍵點不僅用于對齊，還常用于后續的特征提取和識別過程。

三、特征提取

特征提取是人臉識別的關鍵步驟，其目的是從對齊后的人臉圖像中提取出具有代表性的特征向量，以作為后續的識別依據。常用的特征提取算法包括PCA（主成分分析）、LDA（線性判別分析）、SIFT（尺度不變特征變換）、SURF（加速穩健特征）以及HOG（方向梯度直方圖）等。近年來，深度學習技術在特征提取方面取得了重大突破，特別是卷積神經網絡（CNN）和殘差網絡（ResNet）等模型，能夠自動學習并提取出人臉圖像中的深層次特征，這些特征對于人臉識別具有更高的區分度和魯棒性。