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人臉識別，特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術(shù)。人臉識別是一項熱門的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識別技術(shù)，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。

人臉識別存在問題

人臉識別被認為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域最困難的研究課題之一。而人臉識別技術(shù)的難點主要體現(xiàn)在人臉作為生物特征的一些特點上。

首先，就人的臉部特征而言，不同個體之間的區(qū)別并不是很明顯，因為每個人的臉部結(jié)構(gòu)都是相似的，甚至是人們臉部器官的分布、結(jié)構(gòu)和外形，這對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。

其次，人臉的外形很不穩(wěn)定，人們可以通過臉部肌肉的變化產(chǎn)生很多不同的表情，而在不同的角度進行觀察，人臉的視覺圖像也相差很大，這對于利用人臉識別效果的穩(wěn)定性和準確性也帶來了一定的挑戰(zhàn)。

再次，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。如何規(guī)避這些外因?qū)τ谌四樧R別速度以及人臉識別效果的影響，一直是科研的重點方向。

因此，在人臉識別中，第一類的變化，即人臉外形的變化，是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體標準的，而第二類的變化，即外界條件對于人臉識別的影響，應(yīng)該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。

人臉識別技術(shù)瓶頸

然而人臉識別對技術(shù)要求和設(shè)備成本投入非常高，加之國外已經(jīng)對相關(guān)技術(shù)形成壟斷，以及傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)無法適應(yīng)使用環(huán)境的變化例如：光線、姿態(tài)、表情等不同的變化因素，導致人臉識別長時間無法普及應(yīng)用。

在實際應(yīng)用中，要注意以下幾個重要問題：

● 年齡變化

不同年齡的人臉有較大的差別。身份證是以前照的，在逃犯的照片也是以前的，因此，在公安部門的實際應(yīng)用中，年齡問題是一個最突出的問題。

● 姿態(tài)變化

這一問題在活動人臉的識別中更為突出。一般的，主要測試左右角度的識別率。當前的水平是：±10o可以達到較高的識別率。