不同业务场景下对于人脸识别的技术要求存在很大的差异，主要体现在易用性和安全性两个方面。在楼宇门禁、考勤打卡等通常有人值守的低风险场景下，需要在提升通行效率的同时，实现人员身份的核验，一般不会受到黑灰产的恶意攻击，因此易用性相对来说是更为重要的考量因素。
而在线上业务办理、刷脸支付、大额转账等涉及用户人身财产安全且通常为无人值守的高风险场景下，需要确保人脸识别不因受到黑灰产攻击而失效，因此需要最大限度地提升人脸识别本身的安全性。除此之外，在金融、政务等行业的部分场景中，人脸识别只是用户身份认证的一个因子，通常还包括姓名、身份证号、卡号以及手机验证码等其他因子，以确保人脸识别被攻破的情况下，身份认证业务不被绕过。
除了所有应用都有的准确率要求，特定应用场景下还需要考虑两个方面：易用性和安全性。例如，门禁考勤等应用为了保证大人流下的通过效率，会适当调低人脸验证的阈值，保证绝大多数人可以快速通过，避免反复拍照验证。金融业务需要特别高的安全性，产品中就会加入多类型的传感器来进行额外的安全验证。例如，支付宝和苹果手机的刷脸支付都引入了三维传感器来防御伪造人脸的攻击。易用性和安全性在应用中是矛盾的，需要根据场景来进行调节。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
