人脸识别系统通过分析面部特征来识别或验证个人身份。该过程通常包括三个步骤：检测、特征提取和匹配。首先，相机或传感器捕捉图像，然后使用 Haar 特征级联或卷积神经网络 (CNN) 等算法在图像中定位人脸。例如，OpenCV 的预训练模型可以通过分析像素强度模式来检测光线不足条件下的面部。接下来，系统提取区分性特征（如眼睛之间的距离、下颌线形状或鼻子结构），并将其转换为数学表示，通常称为嵌入向量。Dlib 或 FaceNet 等工具将这些特征映射到高维向量中，这些向量编码了独特的面部特征。最后，系统使用余弦相似度或欧几里得距离等相似度度量标准，将此向量与数据库中存储的模板进行比较。阈值（例如，95% 匹配度）决定了该面部是否被识别为已知身份。
人脸识别中的安全问题主要围绕准确性、安全性和隐私展开。误报（False Positives）或漏报（False Negatives）可能导致未经授权的访问或错误拒绝服务。例如，光照、角度或面部表情的变化可能会降低准确性，尽管像 3D 深度感应（用于 Apple 的 Face ID）这样的技术可以缓解这种情况。安全风险包括使用照片、面具或深度伪造（deepfakes）进行欺骗攻击。为了应对此问题，系统集成了活体检测方法，例如分析眼球运动或要求用户眨眼。当生物识别数据存储不当，就会出现隐私问题。如果数据库被泄露，人脸数据无法像密码一样重置。加密存储和设备端处理（如智能手机中的处理）可以降低此风险，但集中式系统仍然易受攻击。
开发者可以通过实施严格的访问控制、使用匿名化技术以及遵守 GDPR 或 ISO/IEC 30137 等标准来提高安全性。例如，仅存储哈希后的嵌入向量而非原始图像可以限制数据暴露。偏差测试至关重要：偏向特定人群的数据集可能导致代表性不足群体的错误率更高。IBM 的 Fairness 360 等工具可帮助审查模型的公平性。系统设计的透明度（例如允许用户选择退出或删除其数据）有助于建立信任。虽然没有系统是完全万无一失的，但将技术安全措施（例如多因素身份验证）与道德实践相结合，可以确保人脸识别在实用性与安全性之间取得平衡。