生物识别信息作为个人信息保护下的客体，本身已经带有人格权益与财产权益相交织的复杂属性。人脸识别技术(facial recognition technology)作为对人的面部特征信息进行采集，数据比照来进行身份识别的技术，主要利用自然人个体独有的面容来实现各种商业与非商业功能，因而属于生物识别技术的范畴，应当作为个人信息保护的客体而得到法律保护。
人脸识别技术下，面容信息有着区别于其他生物信息的超高“识别性”，因此也蕴含更大的风险。人脸识别是依赖电子设备识别到的面部信息，对其进行相应分析、比照和判断而达成某项特殊目的技术手段。在识别的过程中，一般会涉及到人脸检测、人脸跟踪、人脸验证、人脸识别、人脸类聚等几个核心任务。基于识别过程与分析目的的不同，人脸识别可以被区分为1:1、1:N与M:N的三种模式。前两者主要是静态识别，区别在于1:N需要将识别图像与数据库进行比对以实现匹配，而1:1通常是面容与身份信息的直接对应。M:N的主要应用领域为公共场所，以动态人群为检测对象，用于保障公共安全。三种模式的应用范围与运作机制各不相同，但无异都以面容信息为主要工具，因而都难以避免落入面容信息误用、滥用的风险旋涡之中。
在生物识别信息共有的身份识别性基础上，与其他识别手段相比，面容识别在识别唯一性与关联验证性上更胜一筹。识别唯一性指的是基于一个面容，只能匹配到唯一的对象。面容作为较难更改、相对固定并且充分体现个体差异性的生物特征，相较手机号、身份证号等身份信息而言，与个体之间有着更强的匹配性。此外，面容在识别手段上也更为简单。相较于虹膜信息，面容数据更易采集;相较于指纹信息，它可以实现远程识别，而不以物理接触为必要条件。
虹膜扫描技术
这种形式的生物识别技术经常出现在科幻小说中。它类似于面部识别，因为它是非接触式的，但只关注一个特定的面部特征，即眼睛。这样做的一个优点是要考虑的复杂性较低。不需要先进的面部识别系统;相反，系统只需要识别虹膜的特征。您也不一定非要靠近眼睛才能扫描虹膜。卡内基梅隆大学的测试展示了可以扫描 40 英尺外虹膜的技术。
这项技术的一个优点是，由于它使用红外传感器来分析虹膜，因此甚至可以在弱光条件下进行眼睛扫描。
执法部门使用这项技术来识别嫌疑人绝对是人们首先想到的事情之一。但是，这对于消费者和企业应用程序来说也是一种有用的身份验证和验证方法。三星的 Galaxy S9 和 Note 9 智能手机都具有虹膜扫描技术，表明这种生物识别方法可用于便携式设备。这不仅对消费者很有价值，对企业级设备安全也很有价值。
与单个授权用户的生物特征数据相比，虹膜扫描仪几乎可以立即对用户进行身份验证。当针对包含数十万个主题的大型数据库识别或验证用户时，不到 20 秒的时间就足以进行身份??验证。
人工智能如何改进生物识别认证系统
在安全方面，提高生物识别认证系统的准确性和效率并不总是通过人工编程来完成的。人工智能和机器学习可以帮助我们提高系统的安全性和效率。
生物识别技术可以分为物理和行为两个领域。
物理生物识别技术
物理生物识别包括我们在本文中已经讨论过的所有内容。这些是人的客观特征，例如面部或指纹、DNA 等。这必须转换为人工智能系统可以分析的数据，并与数据库进行比较以进行身份??验证。
人工智能和机器学习证明最有用的案例之一是面部识别。人工智能广泛用于增强现实解决方案，通过分析面部特征并将其与数据库进行匹配，可以帮助计算机更轻松地进行面部识别。