人脸识别算法通过结合图像处理、模式识别和机器学习的多步流程来检测人脸。 第一步通常涉及人脸检测，其中算法扫描图像以定位类似于人脸的区域。这通常使用诸如 Haar 级联或卷积神经网络 (CNN) 之类的技术来完成。 例如，Haar 级联使用预定义的过滤器来识别与面部特征匹配的边缘、线条和纹理——例如眼睛和鼻梁之间的对比。 另一方面，CNN 通过过滤器层分析图像以检测越来越复杂的模式，从边缘开始并进展到眼睛或嘴巴等形状。 OpenCV 的预训练 Haar 级联分类器是此阶段的常用工具。
一旦识别出潜在的人脸区域，算法就会使用特征提取来完善其检测。 这涉及隔离关键的面部标志，例如眼角、鼻尖或嘴角。 诸如 Dlib 的 HOG（方向梯度直方图）或 MTCNN（多任务级联卷积网络）之类的工具通常在此处使用。 例如，MTCNN 通过首先提出候选区域来检测人脸，然后通过边界框回归和面部标志检测来细化它们。 这些地标有助于标准化人脸的方向和比例，确保以后处理的一致性。 还可以应用诸如直方图均衡化之类的技术来调整光照或对比度，从而提高特征的清晰度。
最后，该算法通过将提取的特征与已知模式进行比较来验证检测到的区域是否为人脸。 这通常使用在大型标记人脸数据集上训练的机器学习模型来完成。 例如，支持向量机 (SVM) 可能会根据提取的 HOG 特征对区域是否包含人脸进行分类。 诸如 CNN 之类的现代方法通过训练直接将输入像素映射到检测结果的端到端系统来自动完成此过程的很多部分。 诸如不同角度、光照或遮挡之类的挑战通过使用数据增强（例如，在旋转或阴影图像上进行训练）或多尺度检测（以不同的分辨率扫描图像）来解决。 诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的库提供预训练的模型，例如 SSD（单次多框检测器），它可以平衡实时应用程序的速度和准确性。