我們知道指紋識別是收集到指紋信息之后再將其紋路與機內存儲的指紋紋路進行對比，吻合之后才會通過，這一點不難理解。其實人臉識別也是類似的方法，但是人的臉和指紋不一樣，指紋的走向、弧度是非常容易數字化的，就像二維碼一樣，人臉的特征就沒有那么明顯，所以人臉識別只能夠從拍攝的照片上提取多個臉上的特征點，比如眼距、鼻子長度、嘴巴大小等等，然后再與機內數據對比，相似度達到要求即可通過。
 

人臉識別技術只是生物識別技術中的一種。生物識別技術實際上還包括了眼血管識別技術、虹膜識別技術、聲紋識別技術、掌握識別技術和指紋識別技術。但目前看來，眼血管識別技術和虹膜識別技術存在易用性低和人工審計難等特點，在現實中的應用范圍很有限。聲紋識別技術雖然有易用性高和人工審計不算太難等優點，卻也有著準確率不夠高和防偽技術偏弱等缺點。剩下的掌紋識別、指紋識別和人臉識別技術都有著易用性高和準確率高的特點。不過，掌紋識別的防偽技術卻是完全沒有。指紋識別的防偽技術有是有，但不夠強。而人臉識別技術的防偽技術不僅較強，且人工審計的難度也不大。由此可知，人臉識別這一技術方案比起指紋識別技術，在現實中的應用范圍肯定會更加寬廣才對。

通常來說，在指紋識別模組的成本結構中，傳感器占比大約50%，處理器占比近20%，剩下的成本則被金屬結構和蓋板等占去。在人臉識別方案的成本構成中，人臉識別芯片占比60%左右，光學模組與傳感器占比差不多25%，濾光片和ASCEL光源占比合計不到20%。換句話說，指紋識別技術也好，人臉識別技術也好，這兩種技術方案的成本結構中，芯片和傳感器占比之和都是超過了一半。