生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。
虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是。第一、不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。第二、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。在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-classdifference），而称第二类变化为类内变化（intra-classdifference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
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最佳的选择，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。但近距离人脸识别技术对用户的种种限制使得其在视频监控中难以使用。面向视频监控的远距离人脸识别技术在强劲的需求带动下应运而生。由于视频监控摄像机距离目标较远且用户处于非配合的运动状态，使得采集质量好的人脸图像比较困难，极易产生运动模糊，所采集图像的质量远低于近距离配合状态下获取的人脸图像；同时由于用户处于非配合的运动状态，活动更自由，侧脸和背对摄像机的概率大大增加，这就给人脸检测、人脸跟踪、人脸对比识别带来相当大的困难；此外。监控场景中通常会有多人同时出现，身体容易相互遮挡，给身份关联带来一定的困难，且系统还需要对每一个人保持跟踪识别，这一系列因素导致面向视频监控的远距离人脸识别难度非常大。
经过长期持续的研究探索，在视频监控人脸识别技术上取得重大阶段性进展，使得把人脸识别技术应用在视频监控上成为可能。相对于近红外人脸识别技术，可见光人脸识别会受到光线变化的影响和照片视频的攻击，但另一方因其可以很方便的与现有各种普通监控摄像头联系，不需要专用的红外摄像头，所以在与传统监控相结合，乃至升级都比较方便。但其自身局限性也决定了其识别准确率远不及近红外技术，所以建议开发者使用在辅助人工之场合，例如人脸监控，VIP通道等。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、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。目前人脸识别的算法可以分类为：
基于人脸特征点的识别算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）。
基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）。
基于模板的识别算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。
利用神经网络进行识别的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。
人脸识别的应用主要有：
●门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。
●摄像监视系统：在例如机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。
●网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。
人脸注册，人脸检测，人脸识别，人脸比对
准确率：达到85％
支持比对：1：1；1：N
多人脸实时监测：能同时检测和识别同一监控视频流中的多个脸部。
2012年，上海虹桥站、天津西站和济南西站三个车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统