隨著科技的發展，人臉識別技術也越來越被大家認可。人臉識別的應用是基于人臉識別系統的開發技術。它已廣泛使用了區域面部特征分析算法和計算機圖像處理技術。計算機圖像處理技術用于提取面部特征點，而面部特征分析算法用于數學模型和訓練，具有廣泛的使用場景。那么人臉識別技術的典型應用場景是什么呢？
身份認證場景：這是人臉識別最典型的應用場景之一。門禁系統、手機解鎖等可以歸納為這一個類別。這一個方法與指紋識別、虹膜識別等都是身份認證。這然人臉識別系統判斷當前被檢測人臉是否已存在系統內置的人臉庫中，如果人臉數據庫沒有這一個人員的人臉信息，則是認證失敗。
證件驗證場景：證件驗證與身份認證是相似的，也可以稱為人臉驗證，通過系統判斷證件中的人臉圖像與被識別人員的人臉是否相同的場景。在進行人臉與證件的對比時，還會引入活體檢測技術，增加人臉識別應用的安全性。
人臉分類場景：人臉分類包括判斷人臉圖像中所屬的人員性別，所屬的年齡區間，人種以及人的表情等相關信息。而且人臉分類可以實現的功能還有更多，在很多場景中具有重要的應用價值。比如說，社交類App可以通過用戶上傳的人像圖片判斷該用戶的性別、年齡等特征，從而為用戶有針對性地推薦可能感興趣的人。
人臉檢索場景：與身份驗證類似，但兩者之間也是存在有區別。身份驗證是對人臉圖像一對一對比，人臉檢索是對人臉圖像一對多對比。例如在獲取用戶的人臉圖像后，通過人臉檢索方法，在人臉數據庫中檢索出這個用戶的其他圖像，或查詢該用戶的姓名等相關信息。可以應用場景有很多，典型的應用就是在交通關卡布置人臉檢索探頭，將行人的人臉圖像在數據庫中進行檢索，從而進行高效的識別出。
交互式應用場景：在美顏類自拍軟件可以實現常規的磨皮、美白、濾鏡等功能，還可以實現“大眼”“瘦臉”、添加裝飾類貼圖等功能。而“大眼”“瘦臉”等功能要使用人臉識別技術檢測出用戶的眼睛或面部輪廓，根據檢測出來的區域對圖片進行加工，從而獲得想要的眉眼效果。在游戲中也可以應用到這一個交互方式。
人臉識別應用還有其他的場景，在未來有著廣泛的場景應用。
