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目前，社会发展社会经济发展迅速，高新科技飞速发展，我们的日常生活也发生了挺大的更改。人脸识别系统也开始出現在人们的身旁，事实上，人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题。人脸识别系统的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
相似性
不一样个体中间的差别并不大，全部的人脸的构造都类似，乃至人脸人体器官的构造外观设计都很类似。那样的特性针对利用人脸开展准确定位是有益的，可是针对利用人脸区别人们个体是不好的。
易变性
人脸的外观设计很不稳定，人能够根据面部的变化造成许多小表情，而在不一样观查视角，人脸的视觉效果图象也相距挺大，人脸识别厂家介绍此外，人脸识别还受阳光照射标准(比如大白天和夜里，房间内和户外等)、人脸的许多遮住物(比如防护口罩、太阳眼镜、秀发、胡子等)、年纪等各个方面要素的影响。在人脸识别中，一个的变化是应当变大而做为区别个体的规范的，而第二类的变化应当清除，由于他们能够意味着同一个个体。一般称一个类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。针对人脸，类内变化通常超过类间变化，进而使在受类内变化影响的状况下利用类间变化区别个体越来越出现异常艰难。
用户配合度
目前的人脸识别系统软件在客户相互配合、收集标准较为理想化的状况下能够获得比较满意的結果。可是，在客户不配合、收集标准不理想化的状况下，目前系统软件的准确率将骤然降低。例如，人脸核对时，与系统软件中储存的人脸有出入，比如剃了胡须、换了头型、多了近视眼镜、发生变化小表情常有将会造成核对不成功。换句话说，人假如产生很大变化，系统软件将会便会验证不成功。阳光照射、姿势、装饰设计等，对设备鉴别人脸常有影响。
