隨著科技不斷的發展，我們對于日常生活，社會安全的安保要求也隨之變高，漸漸的我們也接觸到了，人臉識別系統，當然一個新產品的誕生隨之而來的也就有了一系列的問題出現，下面就跟著天眼安檢機廠家一起來了解下吧。
一、光照問題
光照變化是影響人臉識別性能的關鍵因素，對該問題的解決程度關系著人臉識別實用化進程的成敗。由于人臉的3D結構，光照投射出的陰影，會加強或減弱原有的人臉特征。尤其是在夜晚，由于光線不足造成的面部陰影會導致識別率的急劇下降，使得系統難以滿足實用要求。同時，理論和實驗還證明同一個體因光照不同引起的差異，大于同一光照下不同個體之間的差異。光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現尤為明顯。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。
二、姿態問題
人臉識別主要依據人的面部表象特征來進行，如何識別由姿態引起的面部變化就成了該技術的難點之一。姿態問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉會造成面部信息的部分缺失。使得姿態問題成為人臉識別的一個技術難題。
針對姿態的研究相對比較的少，目前多數的人臉識別算法主要針列正面、準正面人臉圖像，當發生俯仰或者左右側而比較厲害的情況下，人臉識別算法的識別率也將會急劇下降。
三、表情問題
面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化同樣影像著面部識別的準確率?，F有的技術對這些方面處理得還不錯，論是張嘴還是做一些夸張的表情，計算機都可以通過三維建模和姿態表情校正的方法把它糾正出來。
四、遮擋問題
對于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題。特別是在監控環境下，往往被監控對象都會帶著眼鏡、帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至會導致人臉檢測算法的失效。
五、年齡變化
隨著年齡的變化，一個人從少年變成青年，變成老年，他的容貌可能會發生比較大的變化，從而導致識別率的下降。對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。這個問題直接的例子就是證照片的識別，在我國的有效期一般都是20年，這20年間每個人的容貌必然會發生相當大的變化，所有在識別上也同樣存在很大的問題。
