現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。相冊(cè)分類通過(guò)人臉識(shí)別與人臉檢索，可以聚合相冊(cè)中的相似的人臉，輕松將照片按人臉進(jìn)行智能分類。

優(yōu)勢(shì)  人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺(jué)的特點(diǎn)。

困難  人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識(shí)別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。

當(dāng)前的人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。隨著未來(lái)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，在數(shù)據(jù)匹配，將面臨著更大的挑戰(zhàn)。

　　人臉識(shí)別用途很大，但目前人臉識(shí)別技術(shù)有很多不足，如對(duì)周圍的光線環(huán)境敏感，可能會(huì)影響識(shí)別的準(zhǔn)確性，在面對(duì)黑暗、相似等復(fù)雜場(chǎng)景，識(shí)別率表現(xiàn)不佳。

　　近幾年雖然國(guó)內(nèi)企業(yè)在人臉識(shí)別技術(shù)取得了一定的成績(jī)，但還是有很多方面需要努力，如透過(guò)車窗玻璃識(shí)別人臉、夜間識(shí)別、紅外識(shí)別等這些技術(shù)仍待企業(yè)去研發(fā)。

人臉識(shí)別簡(jiǎn)介

人臉識(shí)別（Facial Recognition）是基于深度學(xué)習(xí)的面部分析技術(shù)，包括人臉檢測(cè)與分析、五官定位、人臉比對(duì)與驗(yàn)證、人臉檢索、活1體檢測(cè)等，可提供多樣化的人臉識(shí)別和驗(yàn)證方案。

人臉識(shí)別的特性

簡(jiǎn)單易用除了可直接調(diào)用的全1面的API 接口，還提供了豐富多樣的SDK供開(kāi)發(fā)者使用，服務(wù)使用簡(jiǎn)單易用，兼容性強(qiáng)。