識別數(shù)據(jù)人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物和計算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計算機與電子工程學(xué)院人臉識別數(shù)據(jù)等。配合程度現(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。

人臉識別的優(yōu)勢困難

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。所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進(jìn)行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識別還有虹膜識別語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。困難人臉識別被認(rèn)為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。