首先须要从图像或视频流中检测出人脸的位置和大小。人脸检测技能常日采取Haar特色分类器、卷积神经网络（CNN）等方法，通过对图像中不同区域的像素值进行特色提取和分类，从而确定人脸的位置和大小。
人脸对齐由于人脸在不同的图像中可能存在角度、光照、表情等变革，因此须要进行人脸对齐，即将不同角度的人脸图像变换为标准的正面图像。人脸对齐常日采取仿射变换、透视变换等方法，通过对人脸中的关键点进行定位和变换，实现对人脸的标准化。
特色提取在人脸对齐后，须要从人脸图像中提取出区分不同个体的特色，这些特色常日包括人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置和形状等。
特色提取常日采取基于Gabor滤波器、局部二值模式（LBP）、主身分剖析（PCA）等方法，从而提取出人脸的特色向量。
特色匹配将待识别的人脸图像的特色向量与已有的人脸数据库中的特色向量进行比对和匹配。特色匹配常日采取欧几里得间隔、余弦相似度等方法，从而打算出待识别人脸图像与已有人脸数据库中每个人脸的相似度，选择相似度最高的人脸作为识别结果。
人脸识别末了，将待识别的人脸图像与人脸数据库中的人脸进行比对和匹配后，即可实现对人脸的自动识别和认证。
总的来说，人脸识别技能实现的关键步骤包括人脸检测、人脸对齐、特色提取、特色匹配和人脸识别等。这些步骤涉及到打算机视觉、模式识别、机器学习等多个学科领域的知识和技能，通过综合利用这些技能，就可以实现对人脸的高精度自动识别和认证。