人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖1端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“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、***系统、视频图像处理等多种***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***1新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强1人工智能的转化。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸***、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。
人脸识别产品已广泛应用于众多企***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***及身1份证。中国的电子***计划公1安部一所正在加紧规划和实施。3、公1安、司1法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在***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***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1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。
