人脸识别指识别并理解一张脸。人脸的比例和表情对于人脸识别、了解情绪倾向、健康情况以及辨别其他信息非常重要。从出生开始，面孔在个人的社交中就很重要。人脸识别非常复杂，因为涉及到大脑中很多不同的区域。有时，大脑受损的部位可能会导致脸盲症，患者看不清别人的脸或对别人的脸型失去辨认能力。
大脑的某些部分在面部感知中起作用。Rossion，Hanseeuw和Dricot 使用BOLD fMRI映射来识别被试者同时观察汽车和面部时大脑中的活动。大多数BOLD fMRI研究使用血氧水平依赖（BOLD）比较来确定对于不同的认知功能，大脑的哪些区域会被激活。
下颞回（英语：inferior temporal gyrus）的梭形人脸区（英语：fusiform face area）一般认为是人类识别面部的重要地方。而有心理学家Gauthier用Greeble (psychology)（英语：Greeble (psychology)）（一些虚构的小人像）来了解人类对面部识别的过程，受试者的FFA对这些小人像有显著的反应。他认为FFA不只对面部有作用，而是一个对指定对象办识的专家部件。
文化会影响人们如何留意人的样子来判断情绪。比起口部，眼部肌肉更难自主地受控。从研究中看到，日本人会对有对开心的眼有更高的正面评分，而美国人对有张开心的嘴有更高的正面评分。换言中，日本人比起美国人会留意更多眼，美国人则留意多些口。另外，文化也会影响我们如何参考其他人的表情。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
基于面部识别技术目前还不能十分精确、缺乏既定道德标准、有侵入性，以及政府很容易滥用这项技术，因此，在美国已有旧金山、麻省萨默维尔、奥克兰等三个城市禁止公共场所使用面部识别。
许多研究者正在研发针对人脸识别的反制技术，譬如针对人脸识别算法的特殊化妆。
