完整的人脸识别系统通常包含四个主要的功能模块:人脸图像采集模块、人脸检测和预处理模块、人脸特征训练和提取模块、人脸比对识别模块。此外还需要一个人脸图像数据库。人证核验系统人脸图像采集模块:人脸的图像采集通常是由和电脑连接的摄像头完成的，包含各种静态和动态的图像，多种背景甚至不同表情的人脸都能通过该方式进行捕获。这一过程可以在用户无意识情形下由采集设备自动实现，摄像头主动捕获摄制范围内的用户进行拍摄。

人证核验系统人脸检测和预处理模块:进行各种处理前，需要在图像中对人脸进行检测，获取人脸的大小和位置信息，可采用多种模式特征信息如颜色、直方图、Har特征等，通过弱分类器结合加权投票方式构造强分类器，最终形成级联结构形式的层叠分类器，高效地获取检测结果。为了排除各种环境条件等随机因素的干扰，原始图像需要进行预处理，校正灰度、除噪等。这些处理一般通过归一化、滤波、光线补偿、几何校正和锐化等技术手段实现。

人证核验系统人脸特征训练和提取模块:人脸特征又称人脸表征，分为变换系数特征、像素统计特征、代数特征、视觉特征等。人脸特征的训练和提取实质上是对特征进行建模，主要有两种方法:基于知识的表征方法和基于统计学习或代数特征的表征方法。第一种方法是采用特征点间的曲率、欧氏距离和角度等描述人脸器官的形状和彼此的距离特性，进一步实现对人脸的分类。该类方法主要对人脸局部器官(如眼睛、耳朵、鼻子和嘴巴等)之间的结构关系进行几何描述，包含模板匹配法和几何特征法;第二种方法是对高维空域内的人脸信息进行降维，通常是转换为频域或其他域内的低维形式・这类方法又可以进一步分为线性方法(独立成分分析法、主成分分析法、 Fisher判别分析法等)和非线性方法(基于核或以流形学习为主导方法等)。

人证核验系统人脸比对识别模块:对比识别时，首先需要设定阈值，随后将预处理后的人险特征和人脸数据库中的特征模板进行对比，超过阈值范围的人脸特征数据即是符合条件的结果。这个过程可以使一对一进行比较，也可以一对多进行匹配，最终可以判别用户的身份信息。其处理器速度、内存大小和存储器容量都不能和个人电脑相当，更远不及服务器的配置。在智能手机上部署完整的人脸识别系统，人脸图像数据库的容量受其处理器等配置限制，只能存储少量人脸图像。本文在智能手机上部署图像采集模块，其余模块部署在远程服务器端，客户端与服务器端通过网络实现通信，构成一种C/S体系结构。

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