人脸识别技术是一种生物特征识别技术，广泛应用于区域特征分析算法中。它将计算机图像处理技术与生物统计学原理相结合。利用计算机图像处理技术从视频中提取人体图像特征点，利用生物统计学原理分析并建立数学模型，即人脸特征模板。利用所构建的人脸特征模板和主体人脸图像进行特征分析，并根据分析结果给出相似度值。此值确定它是否是同一个人。
人脸识别技术的原理以及优点和缺点
人脸识别技术的优势
人脸识别作为一种新的生物特征识别技术（生物特征识别技术），与虹膜识别、指纹扫描、手掌扫描等技术相比，在应用上具有独特的优势：使用方便，用户接受度高的人脸识别技术使用普通摄像机作为识别信息获取设备，在识别对象不知情的情况下，以非接触的方式完成识别过程。视觉强调人脸识别技术是基于人脸图像，而人脸无疑是最直观的信息来源，可以用肉眼辨别。便于人工确认和审核，“以貌取人”符合人类认知规律。与其他生物特征识别技术相比，人脸识别技术的识别准确率较高，错误率和拒识率较低。
在安全性要求很高的应用中，伪造是不容易的。人脸识别技术要求识别对象必须亲自到达识别场景，其他人很难复制。人脸识别技术独特的活动识别能力，确保了其他人不会用不活跃的照片、木偶和蜡像欺骗识别系统。这对于指纹等生物识别技术来说是困难的。例如，可以通过使用合法用户的断指来模仿合法用户的身份，以便识别系统是不可察觉的。通用设备的人脸识别技术所使用的设备是通用PC机、摄像机等常规设备。由于计算机和闭路电视监控系统的广泛应用，对大多数用户来说，不需要增加大量的专用设备来使用人脸识别技术，既保护了用户的原始投资，又扩展了用户现有设备的功能。满足用户安全防范的需要。基于人脸照片或实时人脸图像的人脸识别技术很容易获得基本数据，因此无疑是最容易获得的。由于使用常规通用设备成本低，易于推广使用人脸识别技术，价格在一般用户可接受的范围内，与其他生物识别技术相比，人脸识别产品具有较高的性价比。一般来说，人脸识别技术是一种高精度、易用、高稳定性、难复制、高性价比的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。
人脸识别技术的缺点
人脸识别被认为是生物特征识别乃至人工智能领域中最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是由于人脸作为一种生物特征引起的。不同个体之间的相似性并不是很不同，所有的面部结构都是相似的，甚至连面部器官的结构和形状都非常相似。这种特征有利于利用人脸进行定位，但不利于利用人脸来区分人的个体。变脸的形状是非常不稳定的，人们可以通过面部的变化产生很多表情。在不同的视角下，人脸的视觉形象也有很大的不同。此外，面部识别也受光照条件（如白天和黑夜）的影响。室内和室外，许多面部覆盖物（如面膜、太阳镜、头发、胡须等）、年龄等因素。
在人脸识别中，第一类变化应被放大作为区分个体的标准，而第二类变化应被消除，因为它们可以代表同一个人。第一种变化通常称为类间变化，第二种变化称为类内变化。对于人脸来说，类内的变化往往大于类间的变化，这使得在类内变化的干扰下，通过类间的变化来区分个体是非常困难的。
