人脸识别主要识别哪里？人脸识别技术是通过摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像处理软件中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。通常情况下，"刷脸"指的是通过使用专门的应用软件，实现无需接触、无意识状态下就可以完成的身份验证。
一、人脸检测
检测是只在动态的场景内是否有人脸出现，并在复杂的背景中把人脸分离出来。现今的技术一般使用以下几种方法来识别人脸：
1、参考模板法
首先设计很多人脸的模板，然后然后再采集的图片中查找是否有与模板匹配的画面，并通过阈值来判断是否存在人脸；
2、人脸规则法
虽然每个人脸型都有所不同，但具有共同的结构分布特征，人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断采集的图像是否包含人脸。
3、特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于采集的图片与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
上述的的几种方法综合使用会大大提高检测人脸是否存在的准确率，当然随着科技的进步也许会发现更好更便捷的技术。
二、人脸跟踪
被检测到的人脸需进行动态目标跟踪。具体采用基于肤色、动态与模型相结合的方法。
三、人脸比对
检测出的人脸需要通过对比来确认或在资料库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的人脸与库存的人脸依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。目前主要采用特征对比与面纹模板两种方法进行对比：
1、特征对比法
这种方法是先确定眼、鼻、嘴等人脸五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征形成描述该人脸的特征向量。
2､面纹模板法
该方法是在资料库中存贮若干人脸模板，在进行比对时，将检测的人脸所有象素与资料库中的所有模板进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术和指纹识别技术相识，主要以每个人具有不同特征的脸型进行采样和分析，得到与模板库中相近的人脸。
随着科技的进步以及人们对信息安全性的日益重视，"刷脸"正成为越来越多人的选择-不用手机就能轻松解锁、支付；甚至不用带身份证件也可以登机...那么问题来了：人脸识别究竟能识别人脸上的什么特征呢？
通俗来讲，人脸上不同的表情所表达的意思也是不一样的。比如微笑是喜悦的表示，而皱眉则是生气的表现等；另外还有眼睛的大小、鼻子是否挺拔等都可以作为辅助判断依据。不过这些只是最基本的面部信息数据之一而已！想要真正做到安全可靠的认证方式还得靠更高级别的身份认证方式来实现-例如指纹和人像比对等等。
