人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn)：

非強(qiáng)制性：用戶不需要配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”；

非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；

并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別；

除此之外，還符合視覺特性：“以貌識(shí)人”的特性，以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。

一般來說，人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別（身份確認(rèn)或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。

現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。

人臉自動(dòng)對(duì)焦和笑臉快門技術(shù)：是面部捕捉。它根據(jù)人的頭部的部位進(jìn)行判定，確定頭部，然后判斷眼睛和嘴巴等頭部特征，通過特征庫(kù)的比對(duì)，確認(rèn)是人面部，完成面部捕捉。然后以人臉為焦點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 　笑臉快門技術(shù)就是在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上，完成了面部捕捉，然后開始判斷嘴的上彎程度和眼的下彎程度，來判斷是不是笑了。以上所有的捕捉和比較都是在對(duì)比特征庫(kù)的情況下完成的，所以特征庫(kù)是基礎(chǔ)，里面有各種典型的面部和笑臉特征數(shù)據(jù)。

人臉識(shí)別算法一般會(huì)設(shè)定一個(gè)閾值作為評(píng)判通過與否的標(biāo)準(zhǔn)，該閾值一般是用分?jǐn)?shù)或者百分比來衡量。業(yè)界一般采用“認(rèn)假率（FAR，又稱誤識(shí)率，把某人誤識(shí)為其他人）”和“拒真率（FRR拒真率，本人注冊(cè)在底庫(kù)中，但比對(duì)相似度達(dá)到不預(yù)定的值）”，來作為評(píng)判依據(jù)。

2D人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)是實(shí)現(xiàn)的算法相對(duì)比較多，有一套比較成熟的流程，圖像數(shù)據(jù)獲取比較簡(jiǎn)單，只需一個(gè)普通攝像頭即可，所以基于2D圖像數(shù)據(jù)的人臉識(shí)別是目前的主流，在安防、監(jiān)控、門禁、考勤、金融身份輔助認(rèn)證、娛樂等多種場(chǎng)景中都有應(yīng)用。