区域特征分析算法结合了计算机图像处理技术和生物统计学原理，广泛应用于人脸识别系统中。它利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学原理分析并建立数学模型，具有广阔的发展前景。
人脸识别系统包括图像采集、人脸定位、图像预处理和人脸识别(身份确认或身份搜索)。系统的输入一般是一幅或一系列身份未定的人脸图像，以及人脸数据库中若干幅身份已知或对应编码的人脸图像，而输出则是一系列相似度得分，表示待识别人脸的身份。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像，这也是我们熟悉的识别方法，已经发展了30多年。但是这种方法有不可克服的缺陷，特别是当环境光照变化时，识别效果会急剧下降，不能满足实际系统的需要。解决光照问题的有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但这两种技术都远未成熟，识别效果也不尽如人意。
一种快速发展的解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它能克服光线变化的影响，取得了良好的识别性能。整体系统性能在准确率、稳定性和速度方面都超过了三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使得人脸识别技术逐渐实用化。
人脸识别是一种基于人脸特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。一系列相关技术，通常称为人像识别和人脸识别，用于采集包含人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸进行人脸识别。