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人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。

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。
人脸识别门禁是基于的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可广泛应用于银行、、公检法、智能楼宇等区域的门禁安全控制。
如电子护照及身份证。这或许是未来规模应用。在国际民航组织已确定，从2010年4月1日起，其118个成员国家和地区，使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月26日之前使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通用旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态，它包括人对外界或自身刺激的心理反应， 包括伴随这种心理反应 的 生 理反应。在 人 们 的 日 常工作和生活中，情绪的作用无处不在。在医疗护理中，如果能够知道患者、特别是有表达障碍的患者的情绪状态，就可以根据患者的情绪做出不同的护理措施，提高护理 量。在产品开发过程中，如 果能够识别出用户使用产品过程中的情绪状态，了解用户体验，就 可 以 改 善 产 品 功 能，设 计 出 更 适 合 用户需求的产品。在各种人-机交互系统里，如果系统能识别出人的情绪状态，人与机器的交互就会变得更加友好和自然。因此，对情绪进行分析和识别是神经科学、心理学、认知科学、计算机科学和人工智能等领域的一项重要的交叉学科研究课题。
对应于不同的情绪诱发方法，情绪识别方法也各不相同，常见的情绪识别方法主要分成 两大类:基于非生理信号的识别和基于生理信号的识别。基于非生理信号的情绪识别方法主要包括对面 部 表 情 和 语 音 语 调 的 识 别。面 部 表 情 识别方法是根据表情与情绪间的对应关系来识别不同的情绪，在特定情绪状态下人们会产生特定的面部肌肉 运 动 和 表 情 模 式，如 心 情 愉 悦 时 嘴 角 角 上翘，眼部会出现环形褶皱; 愤怒时会皱眉，睁大眼睛等。目前，面部表情识别多采用图像识别的方法来实现 [6-7]。语音语调识别方法是根据 不 同 情 绪 状态下人们的语言表达方式的不同来实现的 [8]，如心情愉悦时说话的语调会比较欢快，烦躁时语调会比较沉闷。基于非生理信号识别方法的优点是操作简单，不需要特殊设备。缺点是不能情绪识别的可靠性，因为人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪，而这种伪装往往不易被发现。其次，对于患有某些特殊疾病的残疾人来说，基于非生理信号识别的方法往往难以实现 [1]。
基于生理信号的情绪识别方法，主要包括基于自主神经系统( autonomic nervous system) 的情绪 识别和 基 于 中 枢 神 经 系 统( central nervous system) 的情绪识别。基于自主神经系统的识别方法是指通过测量心率、皮 肤 阻 抗、呼吸等生理信号来识别对应的情绪状态。美国麻省理工学院的 Picard 等人通过对人体自主神经系统的测量和分析，识别出了平静、生气、厌恶、忧伤、愉悦、浪漫、开心和畏惧等 8 种不同的情绪[20]。这些自主神经系统的生理信号虽然无法伪装，能 够 得 到 真 实 的 数 据，但 是 由 于 准 确率低且缺乏合理的评价标准，因此不太适合于实际应用。基于神经系统的识别方法，是指通过分析不同情绪状态下大脑发出的不同信号来识别相应的情绪。这种方法不易被伪装，并且与其他生理信号识别方法相比识别率较高，因此越来越多的被应用于情绪 识 别 研 究 [1]。