通常采取三種應(yīng)對(duì)措施，使人臉識(shí)別系統(tǒng)能正常運(yùn)作：

1. 工程角度：研發(fā)質(zhì)量模型，對(duì)檢測(cè)到人臉質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，質(zhì)量較差則不識(shí)別/檢驗(yàn)。

2. 應(yīng)用角度：施加場(chǎng)景限制，比如刷臉，人臉閘機(jī)，會(huì)場(chǎng)簽到時(shí)，都要求用戶在良好的光照條件下正對(duì)攝像頭，以避免采集到質(zhì)量差的圖片。

3. 算法角度：提升人臉識(shí)別模型性能，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里添加更多復(fù)雜場(chǎng)景和質(zhì)量的照片，以增強(qiáng)模型的抗干擾能力。

這些應(yīng)用場(chǎng)景的共同特點(diǎn)是：人臉識(shí)別系統(tǒng)都事先存儲(chǔ)了大量的不同人臉和身1份信息，系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)需要將見(jiàn)到的人臉與之前存儲(chǔ)的大量人臉做比對(duì)，找出匹配的人臉。

兩者在早期（2012年~2015年）是通過(guò)不同的算法框架來(lái)實(shí)現(xiàn)的，想同時(shí)擁有人臉驗(yàn)證和人臉識(shí)別系統(tǒng)，需要分開訓(xùn)練兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] 的發(fā)表改變了這一現(xiàn)狀，人臉識(shí)別廠家，將兩者統(tǒng)一到一個(gè)框架里。

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。

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。

東湖新技術(shù)區(qū)德信門業(yè)-武昌人臉識(shí)別廠家由武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)南北德信門業(yè)經(jīng)營(yíng)部提供。武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)南北德信門業(yè)經(jīng)營(yíng)部（www.hbnanbei.cn）是湖北 武漢 ,防盜門的企業(yè)，多年來(lái)，公司貫徹執(zhí)行科學(xué)管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠(chéng)實(shí)守信的方針，滿足客戶需求。在德信門業(yè)領(lǐng)導(dǎo)攜全體員工熱情歡迎各界人士垂詢洽談，共創(chuàng)德信門業(yè)更加美好的未來(lái)。