我们知道指纹识别是收集到指纹信息之后再将其纹路与机内存储的指纹纹路进行对比，吻合之后才会通过，这一点不难理解。其实人脸识别也是类似的方法，但是人的脸和指纹不一样，指纹的走向、弧度是非常容易数字化的，就像二维码一样，人脸的特征就没有那么明显，所以人脸识别只能够从拍摄的照片上提取多个脸上的特征点，比如眼距、鼻子长度、嘴巴大小等等，然后再与机内数据对比，相似度达到要求即可通过。
人脸识别技术只是生物识别技术中的一种。生物识别技术实际上还包括了眼血管识别技术、虹膜识别技术、声纹识别技术、掌握识别技术和指纹识别技术。但目前看来，眼血管识别技术和虹膜识别技术存在易用性低和人工审计难等特点，在现实中的应用范围很有限。声纹识别技术虽然有易用性高和人工审计不算太难等优点，却也有着准确率不够高和防伪技术偏弱等缺点。剩下的掌纹识别、指纹识别和人脸识别技术都有着易用性高和准确率高的特点。不过，掌纹识别的防伪技术却是完全没有。指纹识别的防伪技术有是有，但不够强。而人脸识别技术的防伪技术不仅较强，且人工审计的难度也不大。由此可知，人脸识别这一技术方案比起指纹识别技术，在现实中的应用范围肯定会更加宽广才对。
通常来说，在指纹识别模组的成本结构中，传感器占比大约50%，处理器占比近20%，剩下的成本则被金属结构和盖板等占去。在人脸识别方案的成本构成中，人脸识别芯片占比60%左右，光学模组与传感器占比差不多25%，滤光片和ASCEL光源占比合计不到20%。换句话说，指纹识别技术也好，人脸识别技术也好，这两种技术方案的成本结构中，芯片和传感器占比之和都是超过了一半。
人脸识别技术在现实中真能流行起来吗？不妨简单地列举三个例子。比如，有媒体报道，银川机场上线了人脸识别智慧安检和导览系统。又比如，建行和农行等商业银行已相继向人们推出了“ATM机刷脸取款”。再比如，苹果iPhone X系列手机引入了Face ID人脸识别技术方案。另外，有市场研究机构预测，到2020年，就全球范围而言，生物识别技术市场规模会持续增长到300多亿美元，其中，人脸识别技术市场规模就会达到大概100亿美元。
人们对指纹识别技术的安全性持怀疑态度，人们同样对人脸识别技术的安全性持有怀疑态度。2017年9月，英国商业杂志《经济学人》在一篇刊文中称，“人类的面孔是公开的，然而计算机以低成本、快速、大量地记录、存储和分析人脸图像的能力，终究有一天会导致人们对个人隐私、公平和信任的观念发生变化。”有人甚至预言，未来，计算机通过人脸识别技术，将能够读取人们的心理状态、性取向和病症等敏感信息。
有行业人士得出两个结论：第一，当前，大部分企业根本还不能通过向客户们提供人脸识别技术方案的方式，独立地实现盈利(就像孩子不能在世上独立地生存一样)，只能不断地向新的，更多的方向扩张(如医疗、芯片、无人驾驶等其它计算机视觉分支)。第二，云从科技等少数企业深耕部分重点行业，通过技术、产品、售服与客户资源塑造自身的护城河，以此来对抗巨头的侵入和提高自身的实际价值，获得了较好的效果。
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