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人脸识别过程分析
人脸检测：人脸检测是指从输入图画中检测并提取人脸图画，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图画中的每一块进行分类。如果某一矩形区域经过了级联分类器，则被判别为人脸图画。

特征提取：特征提取是指经过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是咱们要提取的特征。

常见的人脸特征分为两类，一类是几许特征，另一类是表征特征。几许特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几许关系，如间隔、面积和角度等。因为算法利用了一些直观的特征，核算量小。

不过，因为其所需的特征点不能准确挑选，约束了它的使用规模。别的，当光照改变、人脸有外物遮挡、面部表情改变时，特征改变较大。所以说，这类算法只适合于人脸图画的大略辨认，无法在实际中使用。

表征特征利用人脸图画的灰度信息，经过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP办法首先将图画分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域**用中心值作阈值化，将成果看成是二进制数。