通常采取三种应对措施，使人脸识别系统能正常运作：
1. 工程角度：研发质量模型，对检测到人脸质量进行评价，质量较差则不识别/检验。
2. 应用角度：施加场景限制，比如刷脸***，人脸识别定制，人脸闸机，会场签到时，都要求用户在良好的光照条件下正对摄像头，以避免采集到质量差的图片。
3. 算法角度：提升人脸识别模型性能，在训练数据里添加更多复杂场景和质量的照片，以增强模型的抗干扰能力。
同一人的不通照片提取出的特征，在特征空间里距离很近，不同人的脸在特征空间里相距较远。
再来考虑人脸识别领域的两个问题：人脸验证和人脸识别。
在光照较差，遮挡，形变（大笑），侧脸等诸多条件下，***网络很难提取出与“标准脸”相似的特征，人脸识别商家，异常脸在特征空间里落到错误的位置，导致识别和验证失败。这是现代人脸识别系统的局限，一定程度上也是深度学习（深度***网络）的局限。
人脸识别非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，潜江人脸识别，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于***识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集***，人脸识别多少钱，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。
人脸识别技术在使用方式上，辨识方便性上，留存现场使用者人像照片上均有非常明显的优势，但是人脸识别技术还是存在些许的发展瓶颈。
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