人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸识别技术广泛地应用于日常生活中，如相机拍摄，图片对比等，尤其近两年来，相亲节目如火如荼，其中浙江电视台的爱情连连看中的佳像环节就利用了人脸对比技术来测试男女主人公面相的相似程度。
人脸识别考勤系统软件
人脸识别考勤系统，就是依托人脸识别技术的考勤管理系统，人脸考勤系统采集员工的姓名，ID号，员工面部图片，员工在考勤后记 录会传递到考勤管理系统中，再由系统来运算缺勤，加班等信息。
人脸识别考勤应用
　　人脸识别考勤系统，能有效提高企业的考勤管理方式，规范员工考勤操作，防止出现代打卡、弄虚作行为，也方便有效的提高考勤效率。同时支持TCP/IP联网方式，考勤数据自动上传管理部门，管理考勤数据。广泛适用于企事业单位、中小学教育机构、酒店、会所、等。
　　综上所述，具备环保节能特征是安防产品将受到制造厂商与消费者的青睐，因为其不仅满足了人们对“环保与高度安全”的需求，而且识别率高、简单易用，为各种环境的安防提供了理想的解决方案。除上述的新颖指纹识别总体设计方案与非接触，防人脸识别考勤机是的典例外，又如智能视分析模块及应用等多种安防技术与产品的开发，相信在不久的将来，将得到更广泛的应用。