計算機人臉識別技術所涵蓋的範圍比較廣泛，其中包含信號處理、數字圖像處理、模式設定等諸多內容。計算機人臉識別技術根據已知人臉確定未知人臉的歸屬問題。換言之，計算機人臉識別技術屬於一種模式識別範疇，對已知的資訊進行採樣量化，將其轉化爲計算機可以處理的數據資訊。
一、計算機人臉識別技術原理
(一)計算機人臉檢測技術
分析計算機人臉識別技術，需要明確計算機人臉檢測。在進行人臉識別時，計算機應用系統需要人臉的大小以及位置進行檢測，在特定的空間內實現人臉識別。基於計算機的人臉檢測技術方法有鑲嵌圖法、模板匹配法、人工神經網絡法以及可變性模板法。實現人臉檢測，需要在科學的流程下實現。計算機人臉檢測流程爲：圖像輸入環節——圖像預處理——圖像特徵提取——計算機系統檢測與判斷。計算機人來檢測技術在科技社會中不斷更新，已經演化爲計算機人臉識別技術的前段技術之一，與智能監視等技術相互銜接。
(二)計算機人臉識別流程
計算機人臉識別技術是在人臉檢測技術的基礎上，進行資訊辨別。在人臉資訊辨別的環節中，主要分爲“是不是誰”和“是誰”兩個詢問階段。通常情況下，人臉識別首先需要進行人臉輸入，對圖像進行預處理，然後對圖像進行特徵提取，最後進行人臉識別，進行人臉驗證。人臉識別，主要分爲兩個方向的.識別，一爲人臉特徵分析以及人臉密度線分配;二是人臉基準點與其他人臉特徵參數結合。
二、計算機人臉識別方法
(一)人臉幾何特徵識別
人與人的面部特徵差別比較大，基於計算機人臉識別的技術在實際應用中，最爲簡單直接的方法就是對於人臉的幾何特徵進行有效識別。人的嘴、眼睛、鼻子以及下巴，是構成人臉面部特徵的基本要素。每一個人的面部特徵都不同，將這些面部特徵輸入到計算機數據系統，進行人臉的差異性識別。研究小組在人臉特徵資訊蒐集的基礎上，採用積分投影的方法提取出歐式距離表徵，實現科學高效的人臉識別。
(二)人臉模板匹配識別
基於模板匹配的人臉識別方法，主要是在可變換性的模板基礎上，對面部特徵進行抽取。這些模板能夠根據需求，進行變形、平移以及旋轉，將細節特徵面部圖形收取出來。該種人臉識別方式與人臉特徵分析方式相比，其效果更高。
(三)神經網絡識別
基於神經網絡的人臉識別方法，主要是利用神經網絡的高效分類能力，以及學習能力，在獲取人臉資訊的基礎上，對人臉的特徵進行有效識別和提取。該種方法能夠減少很多複雜的特徵獲取。且能夠將人臉圖像中的形狀材質資訊進行科學整理。該種方法在人臉識別中，能夠緩解人臉識別規律無法進行顯性表達的弊端。
(四)小波變換
基於小波變換計算機人臉識別，能夠實現多分辨性，能夠實現信號是多向觀察性。其在信號檢測中所適應的範圍比較廣，針對信號系統中所出現的諸多問題能夠及時克服。當識別系統中出現信號週期性陷波、暫態振盪、電壓跌落以及閃變等情況時，小波變換都能夠有效克服。小波檢測技術也有一定的侷限性。第一，小波變換中的濾波特性較差;第二，小波分析中的頻域分辨率較粗糙。第三，小波變換環節中所涉及數據計算比較多。
(五)K-L變換壓縮技術
特徵臉識別技術是一種從主成份中分析而匯出來的一種人臉識別與人臉特徵描述技術，一般透過K-L變換壓縮技術中的一種優正交換方式來實現。從理論上分析，任何人臉圖像集合都能夠在透過兩個比較相似的集合重建而來。在K——L交換下，人臉識別能夠得到高維圖像的一組正交基，取特徵值，組成一個正臉空間。在進行人臉識別環節中，能夠將新人臉圖像映射到特徵臉空間中，從而得到投影向量。
三、計算機人臉識別技術實際應用
(一)警方辦案中的應用
計算機人臉識別技術在警方辦案中的應用比較廣泛，例如，在進行親人尋找中，可以根據專業部門所提供的照片，直接發送到計算機系統中，進行人臉資訊的對比檢索。同時大型的活動場所中，如果發生安全時間，警方可以調用監控視頻，對嫌疑人的面部特徵進行提取。
(二)在智能門禁中的應用
隨着科技不斷髮展，建設安全型的住宅小區是社會發展的必然，智能門禁系統的開發能夠提升小區安全，計算機人臉識別技術在智能門禁中的應用也比較廣泛。計算機人臉識別技術在智能門禁系統中的應用，主要分爲三個步驟：
第一，在進行人臉資訊錄入時，系統對人臉進行檢測，並進行特徵提取，根據系統中的人臉描述來進行特徵資訊存儲。透過RFID進行資訊輸入與資訊註冊，與人臉特徵一同進行已知的人臉數據庫錄入，並最終將記錄資訊進行存儲。
第二，將該系統進行實際應用，在門禁視頻前，當有人員訪問時，門禁控制器首先進行RFID資訊提取，然後進行RFID認證，對特徵資訊進行提取，並從已知的認證數據庫中調出資訊。
第三，在現場中，當有工作人員進入到監測區域中，RFID讀卡器將對人員的ID資訊進行讀取，並啓動系統中攝像機採集，並進入人臉圖像採集中。
結論
綜上所述，在本文中對計算機人臉識別技術應用原理進行分析，研究其在實際生活中的應用。計算機人臉識別技術的研發，爲人們的生活提供便利，是科技研發中的重要產物。計算機人來檢測技術在科技社會中不斷更新，已經演化爲計算機人臉識別技術的前段技術之一，與智能監視等技術相互銜接。主要的計算機人臉識別方法有：人臉幾何特徵識別、神經網絡識別、人臉模板匹配識別以及K-L變換壓縮技術等。