人脸识别技术困难在哪里

‘壹’ 为什么人脸识别一直失败

人脸识别一直失败可能是由于没有将个人信息输入到人脸识别系统中导致。用户联系开发者校对自己的个人信息是否正确即可。

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

(1)人脸识别技术困难在哪里扩展阅读：

人脸识别的功能模块：

1、人脸捕获与跟踪：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

2、人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。

3、人脸建模与检索：系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

4、真人鉴别：系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。

5、图像质量检测：图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。

‘贰’ 人脸识别技术会给社会带来哪些风险

人脸识别技术确实给社会带来了很大的便利性，很多时候只需要一张脸就可以“走天下”，真正让“刷脸”的时代彻底来临。但是人脸识别技术也存在很大的弊端，第一点就是信息泄露的问题，想要进行人脸识别就必须搜集人的各种各样的信息，如果保存不当就会被不法分子利用；第二点就是个人的“安全”问题，人脸识别固然是很方便，但是对于不法分子来说也是更容易去窃取一个人的账户等信息。

除此之外信息泄露的问题是最应该被人们注意的，人脸识别就意味着要收集很多人的信息储存到一个数据库当中。如果数据库安全等级不够的话那么信息就有可能泄露，不法分子拿着这些信息就可以以别人的名义“违法犯罪”。

‘叁’ 你认为人脸识别存在哪些风险

现在我国的科技手段也在不断的日益增长， 所以你看手机， 现在有人识别技术， 还有指纹识别技术， 我觉得这些都是比较发达的 ，而且也是比较方便的 ，其实这样 ，但是人脸识别技术也有一些风险问题的存在 ，并不可能说是十全十美的 ，没有任何风险 ，人脸识别技术可以说是一种生物技术。

‘肆’ 现如今人脸识别技术的困难在哪里

市场研究机构MarketsandMarkets发布一份全球人脸识别市场报告，预计2019年人脸识别市场规模将为32亿美元，2024年将增长至79亿美元，复合年增长率为16.6%。然而从去年到现在，人脸识别技术和市场正在面临一场“考验”。隐私问题爆发，多个城市开始“拒绝”人脸识别

今年5月中旬，美国旧金山城市监管委员会投票通过“禁止使用人脸识别”的决定，成为美国第一个对这一技术说“不”的城市。时隔不到一个月，马萨诸塞州的萨默维尔市也对人脸识别技术说“不”。根据制定的新规，地方政府机构在使用人脸识别技术的时候将受到限制，或是被完全禁止，或是在公共场所受限，且任何购买任意一种新兴监控技术的计划都必须得到市政官员的同意。与此同时，美国加州奥克兰市等城市也正在考虑出台与之类似的法律。可以看到，在舆论的推动与引导下，越来越多的城市正在拒绝人脸识别这一项原本被极力看好的AI技术。而在这一技术被禁的背后，我们看到了另一个产业也大受影响

‘伍’ 人脸识别算法的难点

人脸识别算法研究已久，在背景简单的情形下，大部分算法都能很好的处理。但是，人脸识别的应用范围颇广，仅是简单图像测试，是远远不能满足现实需求的。所以人脸识别算法还是存在很多的难点。
光照
光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显，算法未能达到完美使用的程度。
姿态
与光照问题类似，姿态问题也是人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较少，多数的人脸识别算法主要是针对正面，或接近正面的人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。
遮挡
对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题，特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜﹑帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸识别算法的失效。
年龄变化
随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。
图像质量
人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不同，特别是对于那些低分辨率﹑噪声大﹑质量差的人脸图像如何进行有效的人脸识别是个需要关注的问题。同样的，对于高分辨图像，对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。
样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的培训。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流行分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。
海量数据
传统人脸识别算法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据，这些方法其训练过程难以进行，甚至有可能崩溃。
大规模人脸识别
随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。

‘陆’ 人脸识别效果不佳的主要原因有哪些

不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的，甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。有哪些因素影响人脸识别测温终端工作？

1.人脸相似度

不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的，甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。

化妆、整容等旨在模仿某个明星的人为因素，让这个问题变得更加棘手。尤其是对于双胞胎来说，人脸识别系统能否正确识别他们，在学术界其实是有争议的。有专家认为，双胞胎根本不应该用人脸识别技术来区分，也不可能用人脸识别技术来准确区分。

2.人脸防伪

伪造人脸图像进行识别的主要欺骗手段是建立三维模型，或者嫁接一些表情。随着人脸防伪技术的提高，3D人脸识别技术和摄像头等智能计算视觉技术的引入，伪人脸图像识别的成功率将大大降低。

3.动态识别

在人脸识别不协调的情况下，由于摄像头运动或对焦不正确导致人脸图像模糊，会严重影响人脸识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市防盗、边检等安防、监控、识别的使用中，这种难度明显。

4.缺少样品

基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域的主流算法，但统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一种不规则的流形分布，因此能够获得的样本只是人脸图像空间中的极小一部分。如何解决小样本下的统计学习问题需要进一步研究。此外，参与训练的人脸图像数据库基本都是外国人的图像，关于中国人和亚洲人的人脸图像数据库非常少，使得人脸识别模型的训练更加困难。

5.图像质量问题

人脸图像的来源可能很多，由于采集设备的不同，获得的人脸图像质量也不同。特别是对于那些分辨率低、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图像、远程监控拍摄的图片等)。

如何有效识别人脸是一个需要关注的问题。同样，高分辨率图像对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。现在我们在识别人脸时，通常使用大小相同、清晰度相近的人脸图像，所以图像质量问题基本可以解决，但是面对现实中比较复杂的问题，我们需要继续优化处理。

‘柒’ 人脸识别的优势困难

很高兴为你回答，我觉得人脸识别技术优缺点明显，下面给你总结了一下，希望对你有帮助。

优势：

一、自然性，是指通过观察人类所具有的自然性的脸的生物特征来进行身份的确认，识别方式非常方便，用户不需要持有证书或者进行其他操作。

二、难以察觉的被识别的脸部图像信息可以积极地取得，被实验者无法感知，脸部识别是利用可见光取得脸部图像信息，或融合红外线和可见光的多光源的脸部图像识别技术。 这种特殊的采集方法不会被人发现，不会陷入伪装的状况。

劣势：

由于人脸有相似性，所以个体间的差异很小，所有人的脸的结构都很相似，加上化妆的隐藏和双胞胎的自然相似性，认识的难度就增加了。 另外，脸部有变性，脸部形状不稳定，根据脸部的变化会产生很多表情，根据观察角度的不同，脸部的视觉图像也会不同。 另外，脸部识别还受到光的条件、脸部很多遮蔽物、年龄等多方面的因素的影响。

脸部识别技术的优点被认为可以应用于更多的地方，随着技术的进步和成熟，脸部识别技术的劣势也得到改善。

万维识别为您解答。

‘捌’ 人脸识别会受限于哪些方面

大致就受限于下面几个方面：1、比如说光照问题，光照问题是机器视觉重的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。

4、最后就是年龄变化，随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。

‘玖’ 人脸识别技术的困难在哪里

这个问题比较难回答,因为面部识别技术涉及很多方面的内容。有很多难点,比如人脸图像的最佳表示格式,存储方法,索引方法,匹配依据,甚至评估方案等等。我觉得你要问的问题应该是:影响人脸识别准确度的因素都有哪些吧?人脸识别的基本算法是计算面部轮廓,五官的特征点,然后根据这些点连接的结构来识别人脸,比如两眼之间的距离,两耳到鼻尖的距离,眼窝的深度等等吧,大概是这样。但是因为人脸图像不一定都是正面证件照那样的,所以光照,拍摄角度对图像的影响很大,如何在各种光照和视角环境中准确地获得人脸的特征,是其中一个难点。第二个难点我个人觉得是匹配,本质上来讲人脸识别是一个分类(classification)任务:学习一组带标签(身份)的人脸图像,然后对未加标签的人脸图像和标签进行配对(图像-->身份),怎么构造 "高效" "准确" 的算法来进行有督导学习也是一个难点。
麻烦采纳，谢谢!

‘拾’ 人脸识别算法的难点是什么

动态人脸识别在应用中遇到的挑战

1.光照问题

面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。

2. 人脸姿态和饰物问题

因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等的各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。

3. 摄像机的图像问题

摄像机很多技术参数影响视频图像的质量，这些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的处理速度、内置图像处理芯片和镜头等，同时摄像机内置的一些设置参数也将影响视频质量，如曝光时间、光圈、动态白平衡等参数。

4.丢帧和丢脸问题

需要的网络识别和系统的计算识别可能会造成视频的丢帧和丢脸现象，特别是监控人流量大的区域，由于网络传输的带宽问题和计算能力问题，常常引起丢帧和丢脸。

视频人脸识别监控的最优方案

1.使用更先进的高清摄像头(3-5百万)。

2.室内均匀光线，或室外白天，无侧光和直射光

3.人群面向同样的方向，朝向相机的方向。

4.恰当的监控点，如走廊、巷子或安检门/闸机口等(不要一群人同时出现)。

5.相机与人脸的角度小于20°。

决定监控系统性能的几个主要因素

1.模板库的人数：不宜大，包含关键人物即可。

2.经过摄像头的人数：同时出现在摄像头的人数决定了单位时间里的比对次数。

3.报警反馈时间：实时性越强，对系统性能要求越高。

4.摄像头采集帧数：帧数越高，人员经过摄像头前采集的次数越多，比对的次数也越多。

可以的话网络一下colorreco，更多的信息。