1、人脸识别是属于人工智能领域的一项新技术。早在上世纪80年代随着计算机技术的迅猛发展，进入了初级应用。以美德日的技术为主。人脸识别的关键核心在于是否拥有尖端的核心算法。并使识别结果具有实用化的识别率和识别度。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
3、人脸识别算法分类:基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）基于光照估计模型理论优化的形变统计校正理论独创的实时特征识别理论强化迭代理论
5、人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。
7、人脸识别前瞻:人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、皤材装肢工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。2、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。4、自助服务。5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。