随着社会经济的不断发展,安防设施的不断完善,摄像头采集的图像已成为公安机关发现案件线索、查破案件的重要依据。在这些海量的数据信息中,人的面部图像在其中占据了特别大的比例。因此,将人脸识别技术运用到信息处理的各个阶段,能够把科技手段更好的转换为刑侦战斗力,对维护社会稳定、打击刑事犯罪起到了关键性作用。本文以探索在刑事侦查办案过程中,提高犯罪嫌疑人识别效率为目的人脸识别技术,利用刑侦现有数据库,设计一套在识别过程中人工标定的系统工作流程,然后探讨了 PAC人脸特征提取和SVM人脸分类法,并探讨了建立应用系统的主要部分。具体内容如下:(1)对人为标注面部特征、人脸检测工作流程进行设计与实现,对一些通过系统自动检测难以识别以及识别错误率高的人脸,让刑侦人员能够进行识别。在刑侦工作中获取人脸图像是不理想的,因此在识别过程中增加了人为修复不完整面部的环节,侦察人员凭借经验修复残缺人脸能够较快识别过程,提高识别效率。(2)对PCA算法的基本原理进行了分析,研究PCA方法在人脸识别过程中进行特征提取过程中的应用。将通过PCA优化的面部特征采集应用于面部库的建立上。(3)从最优分类超平面开始探讨SVM的分类方法,分析SVM具体原理,得出了具体过程和算法特点。(4)利用PCA和SVM初步建立了公安刑侦人脸识别系统,并针对选取的样本进行训练、识别的测试。特征采集的快慢及平均识别率经过实践达到了非常高的比例,事实证明系统拥有较高的可行性。