人脸识别开发程序通常涉及以下步骤和工具：
数据采集
使用摄像头、图像库等方式获取人脸图像作为训练样本。
样本应包括不同人的正面、侧面等不同角度的图像，以及不同表情、光照条件下的图像。
特征提取
从采集到的人脸图像中提取出有用的特征信息。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
类别分类
将提取出的人脸特征向量归类为不同的人脸类别。
使用分类算法如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）或深度学习模型如卷积神经网络（CNN）进行分类。
编程实现
可以使用多种编程语言和开源人脸识别库来实现人脸识别功能。
常用的编程语言包括Python、C++和Java等。
常用的开源库有OpenCV、Dlib、TensorFlow和PyTorch等。
常用的人脸识别编程软件
OpenCV：
一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理函数。
在人脸识别中，OpenCV提供了一系列函数用于人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配等任务。
Dlib：
一个C++库，提供了一系列的机器学习算法和工具，包括人脸检测和人脸识别。
Dlib支持多平台和多种编程语言，适用于实时应用。
Face++：
一个人脸识别云平台，提供了一系列的人脸识别和人脸分析的API接口。
开发人员可以通过调用Face++的API接口，实现人脸检测、人脸识别、人脸比对等功能。
TensorFlow和 PyTorch：
开源的机器学习框架，可以用于构建深度学习模型。
通过这些框架可以实现复杂的人脸识别算法，如卷积神经网络（CNN）和人脸识别的Siamese网络等。
示例代码（使用OpenCV和Python）
```python
import cv2
import numpy as np
加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier（cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'）
打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture（0）
while True:
ret, frame = cap.read（）
gray = cv2.cvtColor（frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale（gray, 1.3, 5）
画框框
for （x, y, w, h） in faces:
cv2.rectangle（frame, （x, y）, （x + w, y + h）, （255, 0, 0）, 2）
cv2.imshow（'frame', frame）
if cv2.waitKey（1） & 0xFF == ord（'q'）:
break
cap.release（）
cv2.destroyAllWindows（）
```
建议
选择合适的工具：根据项目需求选择合适的人脸识别库和编程语言。
数据质量：确保训练数据的质量和多样性，以提高识别准确率。
实时性能：如果需要实时人脸识别，选择性能较高的库和算法。
持续更新：随着技术的发展，持续更新和优化代码以适应新的需求和算法。
通过以上步骤和工具，可以开发出一个功能完善的人脸识别程序。