얼굴 인식 시스템은 일반적으로 감지, 정렬, 표현, 일치 및 Ot로 구성됩니다.

얼굴 감지. 얼굴 검출기는 이미지에서 얼굴의 위치를 ​​찾는 데 사용됩니다. 면이 있는 경우 각 면을 포함하는 경계 상자의 좌표를 반환합니다. 도 3a 에 나타낸 바와 같이. 2 〠 얼굴 정렬. 얼굴 정렬의 목표는 이미지의 고정된 위치에 있는 일련의 참조점을 사용하여 얼굴 이미지의 크기를 조정하고 자르는 것입니다. 이 프로세스는 일반적으로 얼굴 특징점 그룹을 찾기 위해 특징점 검출기를 사용해야 합니다. 단순 2D 정렬의 경우, 즉 기준점에 적합한 최적의 아핀 변환을 찾는 것입니다. 무화과. 도 3b 및 3c는 동일한 기준점 세트를 사용하여 정렬된 두 개의 얼굴 이미지를 보여줍니다. 더 복잡한 3D 정렬 알고리즘([16]과 같은)도 정면 얼굴을 실현할 수 있습니다. 즉, 얼굴의 자세를 앞쪽으로 조정할 수 있습니다. 3 〠 얼굴 표현. 얼굴 표현 단계에서 얼굴 이미지의 픽셀 값은 템플릿이라고도 하는 작고 식별 가능한 특징 벡터로 변환됩니다. 이상적으로는 동일한 피사체의 모든 얼굴이 유사한 특징 벡터에 매핑되어야 합니다. 4 〠 얼굴 일치. 얼굴 일치 구성 모듈에서 두 템플릿을 비교하여 유사성 점수를 획득하여 동일한 주제에 속할 가능성을 제공합니다.