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人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。

情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。情绪识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面，通过以上内容来判断用户的情绪状态。
对应于不同的情绪诱发方法，情绪识别方法也各不相同，常见的情绪识别方法主要分成 两大类:基于非生理信号的识别和基于生理信号的识别。基于非生理信号的情绪识别方法主要包括对面 部 表 情 和 语 音 语 调 的 识 别。面 部 表 情 识别方法是根据表情与情绪间的对应关系来识别不同的情绪，在特定情绪状态下人们会产生特定的面部肌肉 运 动 和 表 情 模 式，如 心 情 愉 悦 时 嘴 角 角 上翘，眼部会出现环形褶皱; 愤怒时会皱眉，睁大眼睛等。目前，面部表情识别多采用图像识别的方法来实现 [6-7]。语音语调识别方法是根据 不 同 情 绪 状态下人们的语言表达方式的不同来实现的 [8]，如心情愉悦时说话的语调会比较欢快，烦躁时语调会比较沉闷。基于非生理信号识别方法的优点是操作简单，不需要特殊设备。缺点是不能情绪识别的可靠性，因为人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪，而这种伪装往往不易被发现。其次，对于患有某些特殊疾病的残疾人来说，基于非生理信号识别的方法往往难以实现 [1]。
基于生理信号的情绪识别方法，主要包括基于自主神经系统( autonomic nervous system) 的情绪 识别和 基 于 中 枢 神 经 系 统( central nervous system) 的情绪识别。基于自主神经系统的识别方法是指通过测量心率、皮 肤 阻 抗、呼吸等生理信号来识别对应的情绪状态。美国麻省理工学院的 Picard 等人通过对人体自主神经系统的测量和分析，识别出了平静、生气、厌恶、忧伤、愉悦、浪漫、开心和畏惧等 8 种不同的情绪[20]。这些自主神经系统的生理信号虽然无法伪装，能 够 得 到 真 实 的 数 据，但 是 由 于 准 确率低且缺乏合理的评价标准，因此不太适合于实际应用。基于神经系统的识别方法，是指通过分析不同情绪状态下大脑发出的不同信号来识别相应的情绪。这种方法不易被伪装，并且与其他生理信号识别方法相比识别率较高，因此越来越多的被应用于情绪 识 别 研 究 [1]。