要实现电脑摄像头软件的实时面部识别和跟踪，一般需要进行以下步骤：
预处理：首先，需要从摄像头采集视频流，并对视频帧进行预处理。预处理包括调整图像的亮度、对比度，进行噪声去除等操作，以提高后续的面部识别和跟踪的准确度。
面部检测：接下来，使用面部检测算法来定位视频帧中的人脸位置。常用的面部检测算法包括Viola-Jones算法、卷积神经网络等。这些算法会对视频帧进行扫描，找出人脸的位置和大小，从而实现面部的定位。
特征提取：一旦人脸被检测出来，就需要对人脸进行特征提取，这通常包括提取人脸的关键点、轮廓、颜色等信息。常用的特征提取算法包括Haar特征、HOG特征和深度学习算法等。
特征匹配：在得到人脸的特征信息后，需要将这些特征信息与事先存储在人脸数据库中的信息进行匹配，以实现面部的识别。这涉及到特征的对比和相似度计算等步骤。
跟踪与更新：一旦脸部被检测和识别出来，接下来需要实现脸部的跟踪。这包括追踪人脸在视频流中的移动轨迹，并及时更新人脸的状态和特征信息。
实时显示：最后，将识别和跟踪的结果实时显示在监控界面上，以便用户查看和操作。
综上所述，实现电脑摄像头软件的实时面部识别和跟踪，需要借助于面部检测、特征提取、特征匹配和跟踪等算法，并在整个过程中保证算法的高效性和准确性。同时，还需要考虑实时性和稳定性等因素，以确保系统能够在不同环境和条件下都能够正常运行。