人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。随着未来数据的增长，在数据匹配，将面临着更大的挑战。
人脸识别用途很大，但目前人脸识别技术有很多不足，如对周围的光线环境敏感，可能会影响识别的准确性，在面对黑暗、相似等复杂场景，识别率表现不佳。
近几年虽然国内企业在人脸识别技术取得了一定的成绩，但还是有很多方面需要努力，如透过车窗玻璃识别人脸、夜间识别、红外识别等这些技术仍待企业去研发。
随着大数据、共享时代的来临，数据安全问题也越发被重视起来，以人脸识别为代表的新一代技术革命已经展开。这些对技术的要求越来越高，既要求数据的准确性，又要保证数据的安全性，人脸识别在这方面大有可为，作为行业的主力军，企业的技术实力与创新能力决定着整个产业的走向，任何一点点技术的创新都可能带来行业的变革。
未来人脸识别的主要研究方向将围绕目前面临的一些问题，如人脸面部结构的相似性、人脸的姿态、年龄变化、复杂环境的光照变化、人脸的饰物遮挡等。
