从技术水平的角度来看，人脸是唯一不需要用户主动配合就可以采集到的生物特征信息。其他生物特征的采集过程，如指纹、掌纹、虹膜、静脉、视网膜，都需要以用户的主动配合为前提，即如用户拒绝采集，无法获得高质量的特征信息。同时，人脸天生就暴露在外，识别身份具有自然性，同时，应用成本较低。

　　人脸识别

　　其他生物识别技术相比，“刷脸”也有一定技术上优劣。它的缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。具体来说，人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。例如，若要两个人的指纹或者虹膜基本相同，大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。但如果是人脸的话，十几个比特达到重合就可以了。在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。所以说，人脸的辨别性不是很高，它并没有那么独一无二。

　　另外，人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。相较于之前的人脸识别技术，目前的人脸识别技术有所提高，但是具体应用时还是不能达到完美状态，如今，保守估计，人脸识别技术准确率能达到99%，但没有达到100%。同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。比如在ATM机上使用人脸识别技术，是在使用密码信息的基础上辅助的认证功能。如果脱离了密码输入，完全使用人脸识别技术进行存取款操作，是不太可能的。

　　指纹识别的应用仍存在一些问题，鉴于亲属之间指纹存在相似性，算法的精度不高容易导致识别错误，而且在接触东西时遗留的指纹信息容易被他人引用，安全性不高。并且随着年龄增长，指纹会出现磨损等不易识别的状况，甚至会出现一定比例的人群，由于其指纹的纹路较浅而无法使用指纹识别功能。

　　此外，由于目前的指纹识别技术并不需要活体支持，因此存在被盗用的可能性，不法分子可以通过复制手指的纹理从而骗过指纹识别验证机制，而更为忍的是，一些不法分子甚至可能直接将受害者的手指砍除以完成指纹认证。

　　虹膜识别

　　虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。目前来看，虹膜识别技术很难将图像获取设备的尺寸小型化；并且设备造价高，无法大范围推广；同时镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低；一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块，其中虹膜图像获取装置和虹膜识别算法，分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。另外，在大部分情况下虹膜识别都需要人进行一定程度的配合，而且它们所需要的识别距离相对比较近。