人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現(xiàn)為主；人臉識別系統(tǒng)成功的關鍵在于是否擁有的核心算法，并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(tǒng)”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種技術，同時需結合中間值處理的理論與實現(xiàn)，是生物特征識別的新應用，其核心技術的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉化。

人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

現(xiàn)有的人臉識別系統(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)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，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失敗。

人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被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征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)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并不通過此類生物特征區(qū)別個體。
不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺。

隨著移動互聯(lián)網的崛起，一些人臉識別技術的將該項技術應用到領域中，如應用開心臉等，根據人臉的輪廓，膚色，紋理，質地，色彩，光照等特征來計算照片中主人公與的相似度。

人臉識別考勤應用
　　人臉識別考勤系統(tǒng)，能有效提高企業(yè)的考勤管理方式，規(guī)范員工考勤操作，防止出現(xiàn)代打卡、弄虛作行為，也方便有效的提高考勤效率。同時支持TCP/IP聯(lián)網方式，考勤數據自動上傳管理部門，管理考勤數據。廣泛適用于企事業(yè)單位、中小學教育機構、酒店、會所、等。
　　綜上所述，具備環(huán)保節(jié)能特征是安防產品將受到制造廠商與消費者的青睞，因為其不僅滿足了人們對“環(huán)保與高度安全”的需求，而且識別率高、簡單易用，為各種環(huán)境的安防提供了理想的解決方案。除上述的新穎指紋識別總體設計方案與非接觸，防人臉識別考勤機是的典例外，又如智能視分析模塊及應用等多種安防技術與產品的開發(fā)，相信在不久的將來，將得到更廣泛的應用。