טכנולוגיה לזיהוי פנים זוכה בשנים האחרונות לפרסום רב ועם השיפורים האחרונים בעיבוד כוח ובינה מלאכותית, לא נראה שהפרסום הזה עומד להיפסק בקרוב. טכנולוגיה לזיהוי פנים עושה שימוש במאפיינים ייחודיים בפרצוף לצורך זיהוי. המערכת יוצרת קובץ נתונים בינארי המבוסס על מאפיינים רבים בפניו של האדם ואז משתמשת בקובץ לצורך השוואה עתידית עם אותו אדם. אם חושבים על זה, זיהוי פנים היה בתחילתו תהליך ידני כאשר הקובץ להשוואה היה ממוקם בראשו של עובד האבטחה בכניסה למתקן שנדרש לזכור איך נראים העובדים.סוגים שונים של ביומטריית פנים מסווגים לפי יישומים סטטיים ודינאמיים. יישומים סטטיים מתחילים לרוב בתמונה דוממת ברזולוציות שונות. במקרים אלו התמונה היא בד"כ קובץ דיגיטלי שמופעלת עליו דחיסת jpeg. דחיסה אוטומטית של קובץ jpeg ישר היא פעולה מסובכת במיוחד ולא ממש מעשית מכיוון שיש להטמיע כלל החלטה (Decision rule) המבוסס על מספר פיקסלים תואמים, ולאחר מכן להמשיך בעיבוד כך שניתן יהיה לבצע השוואה סבירה. הדרך היעילה יותר לבצע אנליזה היא לבחון את התמונה באמצעות שימוש במספר נקודות ייחוס, לחלץ את הפרמטרים המרכזיים (לדוגמה, המרחק בין העיניים) ואז לבצע דיגיטציה של האלמנטים הללו לתוך קבצים בגודל מוגבל. גם כאן יש צורך להטמיע כללי החלטה עם תנאים מינימאליים של קבלה וסירוב (Acceptance and rejection). וגם אז, המערכות הללו עדיין חשופות למניפולציות כגון אדם שמחזיק את התמונה של האדם שאליו הוא מתחזה. יצרני המערכות מתמודדים עם הבעיה בדרכים שונות. ישנם טכנולוגיות לדוגמה המטמיעות אור על-מנת לדגום יותר מ-2,000 נקודות על הפנים ולמדוד את האנרגיה שנפלטת מכל נקודה. לכל נקודה יש מאפיינים ייחודיים שמייצרים ערכים שונים של אנרגיה המזוהות ע"י המערכות. התוצאה היא פרופיל ייחודי שלא ניתן לזיוף, גם לא במקרה של תאומים זהים.
במקרה של יישומים דינאמיים, טכנולוגיה אחת לדוגמה, מאפשרת זיהוי תוך כדי תנועה ומשלבת טכנולוגיות ביומטריות ואנליטיות הכוללות זיהוי פנים, ניתוח התנהגות גוף וזיהוי קול. הזיהוי מתבצע באמצעות מצלמות אבטחה סטנדרטיות מבלי שהמבקר יצטרך לעצור או להאט בדרכו. אחד המאפיינים החשובים ביותר של המערכת הוא אלגוריתם מורכב במיוחד של בינה מלאכותית שנועד למנוע זיופים. האלגוריתם לומד, בין השאר, תנועות גוף ופרמטרים נוספים שמסייעים למערכת לשמור על אמינות מרבית.
לסיכום, ניתן לומר שעל פי כל הסימנים בעתיד אלגוריתמים מורכבים צפויים לקבל תפקיד מכריע יותר ויותר בתהליכי זיהוי שכן הן מספקים הרבה מעבר לזיהוי פנים סטנדרטי.
