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功能模塊人臉捕獲與跟蹤人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術，當的人像在攝像頭拍攝的范圍內移動時自動地對其進行跟蹤。人臉識別比對人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是的人像與數據庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指，從數據庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。

系統難點人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域困難的研究課題之一。人臉識別系統的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。相似性不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。易變性人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。在人臉識別中，類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內變化（intra-class difference）。對于人臉，類內變化往往大于類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。

傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。迅速發展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了的識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的性和不易被的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：非強制性：用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；

　　并發性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。