1. 时间上
用经颅磁刺激（经颅磁刺激_百度百科）在识别材料出现后40~50毫秒对人进行刺激，发现这同等程度地影响 人脸识别vs.身体识别、人脸识别相关区域(rOFA) vs. 身体识别相关区域(rEBA) 4种组合下两个相关区域的活动程度；由此推测在这个时间段内，人脑对材料进行无差别的预处理 (Goldhaber et al., 2012)
用经颅磁刺激在识别材料出现后100~110毫秒对人进行刺激，发现只影响人脸识别情况下rOFA的活动，以及身体识别情况下rEBA的活动 (Goldhaber et al., 2012)。另外，脑磁图（脑磁图_百度百科）研究发现，材料出现后100毫秒那一刻出现了一个和人脸识别相关的脑磁波（M100），它和材料分类的成功率相关，而和材料识别的成功率无显著相关 (Liu, Harris & Kanwisher, 2002)。由此推测在这个时间段内，人脑对材料进行分类处理
130~200毫秒这个阶段，和它有关的就是比较有名的脑电波N170。研究发现这个脑电波和结构编码有关 (Rossion & Jacques, 2008)；而它的强度在进行明星脸、陌生人脸时无显著差异 (Gosling & Eimer, 2011)。简而言之，人脑在这个阶段对人脸的结构进行处理，但没有进行身份信息的处理
230~400毫秒阶段出现的脑电波N250，研究发现它在进行明星脸孔识别时有更强的负向信号（对比在进行陌生人脸孔识别时）；由此推测在这个阶段，人脑对人脸进行身份信息的处理 (Gosling & Eimer, 2011)
400~700毫秒阶段，研究发现在对明星脸孔进行识别时，左脑区的P600f显著更强（对比一在进行陌生人脸孔识别时）；左脑区被认为有语言信息的特异性处理功能；由此推测在这个阶段，人脑进行人脸和姓名的配对(Gosling & Eimer, 2011)
2. 空间上
FFA在人脸识别上的特异性已经得到比较广泛的认可，最初发现这块区域印象中是让人看人脸和房子的图片时做功能性磁共振成像，然后发现有一个区域只在看人脸时活动强度比看房子时大，这个区域后来被命名为FFA。
这是一个相当好的问题，我最近一直在思考一些新的论文，强调了面孔各个特征之间的相互关系与链接。尤其是反思Calder & Young （2005）的精彩综述之后特意查阅了相关论文， 深感面孔处理的精妙，以及深藏的处理 ‘算法’ 之巧妙。尽让我斗胆在此大致介绍下自己的理解，望批评指正。
（最近我有个Live，在周六，也是说关于面孔识别。有兴趣可以来看看华沙的 Live—— 看脸的科学第二集 - 看脸的世界 - 知乎专栏）
按照David Marr等视觉研究大神的精彩观点，我们任何的视觉处理都是信息处理（而非简单地、粗暴地处理看到东西本身）；很显然面孔，这一种最为重要的、与社会生活息息相关的视觉信息不能免俗，也是一种信息处理过程。所以题主提到能不能用计算机模拟其实是个非常好的问题，冯诺依曼机作为以人类为原本的计算机，完全应该有人类的能力。不过，很抱歉，我们目前都没有完全理解视觉过程，而目前计算机的很多CV研究并不完全按照人类的识别方法进行（老实说，可能计算机视觉和人类视觉的交际也就到70年代Hubel & Wiseal的论文为止了吧）。所以我的观点其实很简单，计算机目前基于更强的计算能力，完全可以利用已知的一些大脑处理面孔方式对于面孔进行分析，但是效率和准确度和人类不好比（严格说是效率）；当我们更加理解了大脑的原理之后，相信不在不远的将来，计算机完全可以做到更好。
是时候把这句话发出来了。
我大一的时候，史元春老师给我们上课时，曾经总结过，机器能做什么。
机器可以做：1、人类可以做，也清楚怎么做的事情。比如：解方程。 2、人类不能做，但是清楚怎么做的。比如：输出pi（＝3.1415926.....）的第1亿位。
机器不可以做：1、人类不能做，同时也不知道怎么做。 2、人类能做，但是不知道怎么做的。她当时（2006年）举的例子就是人脸识别。
现在人脸识别技术已经进步很多了。参考Face++ 最好的免费人脸识别云服务，这是我的同学和朋友
等人创业的公司。可以邀请他来回答这个问题。
多说一句，face＋＋多次被新闻联播报道，比如其中的一次：
“刷脸神器”Face＋＋登上《新闻联播》
