主要流程：影象採集、人臉檢測、影象質量評估、活體檢測（可選）、特徵提取以及特徵比對。

影象採集：獲取單幀或者多幀的影象資料供人臉識別系統使用，該流程一般由攝像頭模組完成（RGB攝像頭、紅外攝像頭或者3D攝像頭等）；

人臉檢測：從攝像頭採集的影象資料中檢測人臉的位置，如果有多個人臉，一般選定面積最大的人臉作為目標人臉（也有一些安防類人臉識別系統，支援同時追蹤識別多個人臉）；

影象質量評估：對目標人臉進行分析，得出如人臉傾斜、旋轉角度、面部遮擋比例、模糊程度等引數，綜合判定該張圖片是否適合進行人臉特徵提取；

活體檢測（可選）：判定目標人臉是活體，而非其他偽裝。一般在金融支付或者安防門禁等無人值守場合，用於防止攻擊者使用照片、影片甚至面具頭套等方式來模擬他人欺騙人臉識別系統。

特徵提取：從目標人臉影象中提取人臉特徵以供身份比對使用。通常是將該影象透過一個神經網路從而提取出特徵值。

特徵比對：一般分為1:1和1:N兩種情況。1:1是判定目標人臉的特徵與指定人臉的特徵是否為同一人。1:N則是判定目標人臉特徵是否是人臉資料庫中N個不同人臉中的某一認。特徵比對一般需要設定一個閾值，兩個特徵相似度超過該閾值，則判斷為同一人，低於則不同人。