In dieser Arbeit untersuche ich der Gesichterkognition zugrundeliegende biologischen Mechanismen auf der genetischen, neuronalen und verhaltensbasierten Ebene. Die neuronale Aktivität wurde mittels ereigniskorrelierter Potenziale (EKPs) untersucht und ihre Latzenzvariabilität innerhalb der Person wurde durch eine innovative Methode, Residue Iteration Decomposition (RIDE), gemessen. Die erste Studie demonstriert die Reliabilität von RIDE für die Extraktion von Einzeltrialparametern der P3b Komponente, welche in der zweiten Studie die Basis für die Untersuchung der Innen-Subjekt-Variabilität (ISV) bei der Geschwindigkeit der Gesichterkognition bildet. Die zweite Studie untersucht individuelle Unterschiede in ISV in ihrer genetischen Variation, gemessen an der Verhaltens- und neuronalen Ebene während einer Gesichterkognitionsaufgabe. Die Ergebnisse zeigen, dass ISV nicht nur mit dem COMT Val158Met Polymorphismus zusammenhängt, sondern auch von der geforderten kognitiven Verarbeitung abhängt. Zudem ist die ISV in der Reaktionszeit teilweise durch die ISV in der Geschwindigkeit zentralkognitiver Prozesse erklärbar. Studie 3 liefert neuartige Informationen für die N1/N170 Forschung. Mit einem differentialpsychologischen Ansatz konnten wir nicht nur vorangegangene Ergebnisse zur Vorhersagekraft der N170 für individuelle Unterschiede in der Gesichterkognition replizieren, sondern auch die individuellen Unterschiede in der N170 in einen allgemeinen und einen gesichtsspezifischen Teil mit unterschiedlicher Vorhersagekraft zerlegen. Darüber hinaus konnten wir zeigen, dass top-down Modulationen der N170 unterscheidbare und qualitativ unterschiedliche Beziehungen zu Fähigkeiten der Gesichterkognition aufweisen. Insgesamt zeigen die integrierten Ergebnisse der Studien meiner Dissertation die psychologische Bedeutsamkeit der intra- und interindividuellen Variabilität in der Gesichterkognition für die Erforschung der ihr zugrundeliegenden biologischen Mechanismen. / The biological mechanisms underlying face cognition from an inter- and intra-individual variability perspective at the genetic, neural, and behavioral levels are investigated. The neural activities related to face processing are measured by event-related potentials (ERPs) and their trial-by-trial latency variability are estimated using a novel and well-established method, Residue Iteration Decomposition (RIDE). Study 1 demonstrates the reliability of RIDE in extracting single-trial parameters of the P3b component. In the Study 2, individual differences in ISV of face processing speed, measured at both behavioral and neural levels during a face processing task, are studied in their genetic variation. The results suggest that individual differences in ISV are related not only to the COMT Val158Met polymorphism, but also to the type of cognitive processing (e.g., memory domain). Moreover, we showed that ISV in reaction time can be partially explained by ISV in the speed of central cognitive processes. Furthermore, the individual differences approach in Study 3, provided valuable and novel information beyond the common group-mean approach applied in the N1/N170-related research. Based on this approach, not only we could replicate previous findings that the N170 predicts individual differences in face cognition abilities, but also we could decompose individual differences in the N170 into a domain-general and a face-specific part with different predictive powers. Moreover, we showed that top-down modulations on the N170 have separable and qualitatively different relationships to face cognition abilities. In summary, the integrated results from different studies in my dissertation demonstrate the psychological importance of the information provided by inter- and intra-individual variability in face processing in the investigation of its underlying biological mechanisms.