人脸识别建模通常涉及多个步骤，包括数据采集、特征提取、模型构建和训练。以下是详细介绍：

基于深度学习的方法。这些方法使用大量的标记数据来训练神经网络，以学习人脸的特征表示，常用的深度学习模型包括VGGFace、FaceNet、DeepFace和ArcFace等，这些模型通过堆叠多个卷积层和全连接层来提取人脸特征，并计算特征向量之间的相似度。

基于几何特征的方法。这种方法根据人脸的几何形状和器官特征进行识别，它首先检测人脸的主要特征器官（如嘴巴、鼻子、眼睛）的位置和大小，然后计算这些器官之间的距离和分布关系，以匹配和识别人脸。

基于图像的方法。这种方法利用多个角度的图像推导出人脸的三维形状和纹理信息，它包括图像获取、特征匹配、立体重建和纹理映射等步骤。

此外，人脸识别还包括人脸检测、人脸校正等预处理步骤，以及特征对比等后处理步骤，常用的特征对比方法包括计算特征向量之间的余弦距离、欧氏距离或其他距离度量。