人臉識別被認(rèn)為是生物特征識別乃至人工智能領(lǐng)域的難點(diǎn)研究課題之一。人臉識別的難度主要是由人臉作為生物特征的特性造成的。

　　類似

　　不同個體之間差別不大。所有的人臉在結(jié)構(gòu)上都是相似的，甚至面部器官的結(jié)構(gòu)和外觀也是相似的。這一特征有利于利用人臉進(jìn)行定位，但不利于利用人臉區(qū)分人類個體。

　　可變性

　　人臉的外觀是很不穩(wěn)定的，人可以通過人臉的變化產(chǎn)生很多表情，從不同的觀察角度看人臉的視覺圖像也有很大的不同。此外，人臉識別還會受到光照條件的影響(如白天黑夜、室內(nèi)室外等。)，臉的很多遮蓋物(比如口罩，墨鏡，頭發(fā)，胡子等。)，年齡等諸多因素。

　　在人臉識別中，類變化應(yīng)該被放大作為區(qū)分個體的標(biāo)準(zhǔn)，而第二類變化應(yīng)該被剔除，因為它們可以代表同一個個體。通常，階級的變化稱為階級間的差異，第二種變化稱為階級內(nèi)的差異。對于人臉來說，類內(nèi)變異往往大于類間變異，這使得在類內(nèi)變異的干擾下，利用類間變異區(qū)分個體變得異常困難。

　　人臉天生具有人體的其他生物特征(指紋、虹膜等。)，其良好的性和不易被復(fù)制的特性為身份認(rèn)證提供了必要的前提。與其他類型的生物特征識別相比，人臉識別具有以下特征:

　　非強(qiáng)制性:用戶幾乎不需要特別配合人臉采集設(shè)備就可以無意識地采集人臉圖像，所以這種采樣方式不是“強(qiáng)制性”的；

　　非接觸式:用戶無需直接接觸設(shè)備即可獲得人臉圖像；

　　并發(fā)性:在實際應(yīng)用場景中可以對多張人臉進(jìn)行排序、判斷和識別；

　　此外，還符合視覺特點(diǎn):“以貌取人”的特點(diǎn)，以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好的特點(diǎn)。

　　人臉識別需要積累大量與人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)來驗證算法，不斷提高識別準(zhǔn)確率，如某神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別賦值、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物與計算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識別數(shù)據(jù)等。

　　傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要是基于可見光圖像，這也是我們熟悉的識別方法，已經(jīng)發(fā)展了30多年。但是這種方法有不可克服的缺陷，特別是當(dāng)環(huán)境光照變化時，識別效果會急劇下降，不能滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的有三維圖像人臉識別和熱成像人臉識別。但這兩種技術(shù)都遠(yuǎn)未成熟，識別效果也不盡如人意。

　　一種快速發(fā)展的解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它能克服光線變化的影響，取得了良好的識別性能。整體系統(tǒng)性能在準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性和速度方面都超過了三維圖像人臉識別。這項技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使得人臉識別技術(shù)逐漸實用化。