人臉識別特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，它屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區分生物體個體。
人臉識技術中被廣泛采用的區域特征分析算法，它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利
用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進行特征分析，根據分析的結果來給出一個相似值。
通過這個值即可確定是否為同一人。
主要的功能模塊
人臉捕獲與跟蹤功能：
人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術，當指定的人像在攝像頭拍攝的范圍內移動時自動地對其進行跟蹤。
人臉識別比對：
人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是指定的人像與數據庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指，從數據庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人臉的建模與檢索：
可以將登記入庫的人像數據進行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板（人臉特征文件）保存到數據庫中。在進行人臉搜索時（搜索式），將指定的人像進行建模，再將其與數據庫中的所有人的模板相比對識別，最終將根據所比對的相似值列出最相似的人員列表。
真人鑒別功能：
系統可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一幅照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術需要使用者作臉部表情的配合動作。
圖像質量檢測：
圖像質量的好壞直接影響到識別的效果，圖像質量的檢測功能能對即將進行比對的照片進行圖像質量評估，并給出相應的建議值來輔助識別。
人臉識別的優勢
人臉識別的優勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。
所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，
另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。
不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完
全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易
被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。
人臉識別困難性
人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。
相似性
不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。
易變性
人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
