资策会MIC日前指出，为落实脸部辨识技术，苹果（Apple）自2009年起就投入相关技术的研发，2010年开始收购脸部辨识相关企业，至2017年为止，共收购七家与脸部辨识技术发展相关之公司。
MIC表示，脸部辨识（Facial Recognition）的过程包括：透过影像捕获设备撷取并输入图像；进行脸部侦测，识别描绘脸部的图像区域，以确定人脸是否存在于图像中；确认人脸存在后，则进一步的抽取脸部的特征， 并与数据库中已知的人脸进行辨识比对，从而确认或识别输入图像中的个人身分。
一般来说，在脸部侦测段即做到良好的图像处理，可降低后续辨识动作的运算量，以及提高脸部特征辨识度。 而脸部特征量抽取的质量，很大程度决定后续辨识的效果。
而在应用方面，MIC指出，确认或识别他人身分的脸部辨识应用，称为「身份认证」；除此之外，脸部辨识技术还可用以判断脸部的各种属性，如状态、表情，乃至于情绪辨别，此称为「属性分析」。
然而，脸部辨识技术需要处理大量的图像，计算量庞大，成为技术推广的重要课题。
不过由于计算机运算效能提升，包括云端运算进展，已逐渐改善运算上的课题。 透过云端运算，也可执行安全监控等需要处理大量图像信息的应用需求；在智能型手机等智能手持装置上，执行如照片分类、个人身分认证等脸部辨识运算也变的更加可行。
