(1)人脸识别考勤应用：如今很多企业和学校的考勤方式弊端显著，代打卡现象严重，而人脸识别考勤系统会保存考勤数据，并给出识别结果，从而加强课堂和公司的考勤数据的准确性、完整性，并为日后考勤记录提供准确的数据。这种使用人脸识别设备来进行考勤记录的方式，俗称“刷脸考勤”。
(2)人脸识别门禁应用:将人脸识别终端应用到通道闸机和智能门禁中的身份识别系统上，可大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性，从大程度上降低身份冒充而进入某些场所进行不法活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现有及潜在的技术漏洞、隐患和风险，如在机场、火车站、高校、酒店和政府单位等场所中的使用较为常见。
(3)证卡认证和出入管理：人脸识别终端应用于认证核验设备中，可快速准确地确认人员的，进行的人员核验，如火车站、地铁、机场等。
人脸鉴别被觉得是生物学特性鉴别行业乃至人工智能技术行业艰难的课题研究之一。人脸鉴别的艰难主要是人脸做为生物学特性的特性所产生的。
相似度
不一样个体中间的差别并不大，全部的人脸的构造都类似，乃至人脸的构造外观设计都很类似。那样的特性针对利用人脸开展定位是有益的，可是针对利用人脸区别人们个体是不好的。
多变性
人脸的外观设计很不稳定，人能够根据面部的变化造成许多小表情，而在不一样观查视角，人脸的视觉效果图象也相距非常大，此外，人脸鉴别还受阳光照射标准（比如大白天和夜里，房间内和户外等）、人脸的许多遮住物（比如防护口罩、太阳眼镜、秀发、胡子等）、年纪等各个方面要素的危害。
在人脸鉴别中，类的变化是应当变大而做为区别个体的规范的，而第二类的变化应当清除，由于他们能够意味着同一个个体。一般称类变化为类间变化（inter-class
difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class
difference）。针对人脸，类内变化通常超过类间变化，进而使在受类内变化影响的状况下利用类间变化区别个体越来越出现异常艰难。 
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