一个完整的人脸识别系统通常需要经过以下三个步骤：
1. 数据采集与预处理：在这个阶段，计算机首先需要获取人脸图像。这可以通过摄像头或其他图像采集设备实现。然后，对采集到的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，以便于后续的识别过程。预处理的目的是提高图像质量，减少噪声干扰，使图像更适合用于人脸识别。
2. 特征提取：在预处理后的图像上，计算机需要提取出能够代表人脸特征的特征点。这些特征点可以是人脸的关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴等），也可以是人脸的形状特征（如轮廓、面积等）。特征提取的目的是从原始图像中提取出有用的信息，以便后续的识别过程能够准确地判断出人脸的身份。
3. 识别与分类：在提取到特征点后，计算机需要对这些特征点进行分析，并与数据库中的已知人脸特征进行比对。如果匹配成功，则认为当前的人脸图像属于某个特定的个体；否则，认为当前的人脸图像不属于任何已知个体。识别与分类的目的是确定人脸的身份，并将结果输出给用户。
在整个人脸识别系统中，这三个步骤是相互关联、不可分割的。数据采集与预处理为后续的特征提取和识别提供了基础；特征提取是识别过程中的关键步骤，直接影响到识别的准确性；识别与分类则是整个系统的最终目标，也是评价系统性能的重要指标。因此，为了确保人脸识别系统能够准确、高效地完成任务，我们需要在这三个步骤中投入足够的资源和精力，不断优化算法，提高系统的性能。
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