現(xiàn)有的人臉識別系統(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)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，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失敗。相冊分類通過人臉識別與人臉檢索，可以聚合相冊中的相似的人臉，輕松將照片按人臉進行智能分類。

優(yōu)勢  人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。

困難  人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。

當前的人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。隨著未來數(shù)據(jù)的增長，在數(shù)據(jù)匹配，將面臨著更大的挑戰(zhàn)。

　　人臉識別用途很大，但目前人臉識別技術有很多不足，如對周圍的光線環(huán)境敏感，可能會影響識別的準確性，在面對黑暗、相似等復雜場景，識別率表現(xiàn)不佳。

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

人臉識別簡介

人臉識別（Facial Recognition）是基于深度學習的面部分析技術，包括人臉檢測與分析、五官定位、人臉比對與驗證、人臉檢索、活1體檢測等，可提供多樣化的人臉識別和驗證方案。

人臉識別的特性

簡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供開發(fā)者使用，服務使用簡單易用，兼容性強。