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，人臉識技術(shù)融合了計算機圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學(xué)原理于一體，利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學(xué)的原理進行分析建立數(shù)學(xué)模型,即人臉特征模板。
將已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進行特征分析，根據(jù)分析的結(jié)果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。而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。前文中我們已經(jīng)介紹過人臉識別的主要組成模塊以及其優(yōu)勢。那么今天北京薩爾笛（www.scientificimaging.cn）將為您解析下在人臉識別中應(yīng)注意的兩個困難點。
1、相似性：不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點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。
2、易變性：人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，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。
在人臉識別中，第一類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準的，而第二類的變化應(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。
這是一種相當(dāng)引人注意的技術(shù)，它的性能也經(jīng)常被誤解。關(guān)于面部識別，經(jīng)常有一些夸張的言論，但實際是很難實現(xiàn)的。比較兩個靜態(tài)圖象是一回事，在人群中發(fā)現(xiàn)和確認某個人的身份而不引起別人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系統(tǒng)宣稱能做到后一點，但它們實際上做的是前一種事，這實際并不是生物識別。
隨著人臉識別技術(shù)的不斷更新升級，雖然從用戶的角度很容易理解面部識別的吸引力，但人們對這種技術(shù)的期望應(yīng)該比較現(xiàn)實。
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