عندما يعمل نظام التعرف على الوجه على النحو المنشود، يتم تحسين الأمان وتجربة المستخدم. ولكن عندما لا يحدث ذلك، تتأثر تجربة المستخدم ويتعرض الأشخاص للخطر.

تتمتع خوارزميات تقنية التعرّف على الوجه بدقة شبه مثالية في الظروف المثالية. ولديها معدّل نجاح أعلى في بيئة مدروسة، ولكن بشكل عام معدّل أداء أقل على أرض الواقع. من الصعب تحديد دقة معدل نجاح هذه التقنية، نظرًا لعدم توفّر مقياس واحد يقدّم نظرة شاملة على الأداء.

ويحدّد ملامح الوجه التي تعتبر مفتاحًا أساسيًا يسمح بتمييز الوجه عن غيره. تبحث عادةً تقنية التعرّف على الوجه عما يلي:   المسافة بين العينين

في ما يلي بعض التطبيقات العملية لنظام التعرّف على الوجه:

إضافة مقارنة الوجوه إلى مهام سير عمل إلحاق المستخدمين ومصادقتهم وتحليلها من أجل التحقق عن بُعد من هوية المستخدمين المشتركين.

أحد هذه الأنظمة هو نظام الحضور للتعرف على الوجه ، والذي يستخدم نظامًا محوسبًا لالتقاط ملامح وجه الشخص ومقارنتها بقاعدة البيانات لتحديد الحضور.

هناك العديد من الصناعات التي تستفيد من هذه التكنولوجيا؛ حيث تستخدم وكالات تطبيق القانون التعرف على الوجه للحفاظ على المجتمعات أكثر أمانا.

كما تُستخدم في مجالات مثل الرعاية الصحية، التسويق، والمراقبة الأمنية.

تحديد مدى التشابه بين وجه معيّن والوجوه الظاهرة في صورة أخرى أو في مستودع صورك الخاص.

إمكانية الوصول. يمكن أن يدعم التعرف على الوجه أيضًا إمكانية الوصول من خلال وصف الصور للمستخدمين ضعاف البصر، بما في ذلك تفاصيل حول الأشخاص الموجودين في الصورة وتعبيراتهم.

ويعتمد نظام التعرّف على الوجه في عمله على عدد أقل من نقاط الاتصال مقارنةً بإدخال كلمات المرور أو أرقام اضغط هنا التعريف الشخصية. وهو يتوافق مع المصادقة المتعددة العوامل لإتاحة خطوة تحقّق أمني ​​إضافية.

يستخدم التعرف على الوجه الذكاء الاصطناعي لمطابقة صورة وجه الشخص مع الصور الموجودة في قاعدة البيانات. يقوم برنامج التعرف على الوجه بما يلي:

  يستمر الجدل حول الافتقار إلى الحماية القانونية التي تقدمها أنظمة القياسات الحيوية مقارنة بمصادقة رمز المرور في الولايات المتحدة.

التحديات في كشف الوجه هي الأسباب التي تقلل من الدقة في الكشف عن الوجوه: