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  人臉識別的優勢在於其自然性和不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徵相同。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並不通過此類生物特徵區別個體。  不被察覺的特點對於一種識別方法也很重要,這會使該識別方法不令人反感,並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影象資訊,而不同於指紋識別或者虹膜識別,需要利用電子壓力感測器採集指紋,或者利用紅外線採集虹膜影象,這些特殊的採集方式很容易被人察覺,從而更有可能被偽裝欺騙。

  雖然人臉識別有很多其他識別無法比擬的優點,但是它本身也存在許多困難。人臉識別被認為是生物特徵識別領域甚至人工智慧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徵的特點所帶來的。人臉在視覺上的特點是:  在人臉識別中,第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的,而第二類的變化應該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化(inter-class difference),而稱第二類變化為類內變化(intra-class difference)。對於人臉,類內變化往往大於類間變化,從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。

  一般來說,人臉識別系統包括影象攝取、人臉定位、影象預處理、以及人臉識別(身份確認或者身份查詢)。系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉影象,以及人臉資料庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼,而其輸出則是一系列相似度得分,表明待識別的人臉的身份。  目前人臉識別的演算法可以分類為:

  人臉識別系統的研究始於20世紀60年代,80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年後期,並且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法,並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”整合了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視訊影象處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特徵識別的最新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。  截至2017年底,中國已在新疆部署了人工智慧臉部辨識系統。訪問該地區的記者發現,在幾個城市每百米左右安裝一監控攝像頭。聯邦調查局亦未經授權擅自掃描數百萬張民眾駕照。  2019年11月,全球首個人臉識別導航智慧停車場於中國廣州K11啟用,當車主接受人臉註冊後,停車場可以提供車位實景導航服務,方便車主取車。有關技術正研究於香港K11採用。

  人臉識別的應用主要有:

  臉部辨識系統雖然有其方便之外,但也衍生了許多資訊安全及隱私問題,加上現時臉部辨識系統並非十分精確,系統的演算法技術準確性相對較低,較容易出錯、缺乏相關法律和道德標準、具有侵犯隱形權的討論、以及政府很容易濫用這項技術,若應用在人權的犯罪防治工作上,則會引發歧視問題。
臉部辨識系統(Facial recognition system),又稱人臉識別。特指利用分析比較人臉視覺特徵資訊進行身份鑑別的計算機技術。