人臉識別主要的特點是利用人的臉部特征作為一種身份辨識的方式，通過采集含有人臉的圖像或視頻流，自動對圖像或視頻中的人臉進行檢測定位、圖像預處理、特征提取和匹配識別過程，達到識別不同人身份的目的。因此，利用人臉識別技術的這個特點可以在不同場合中實現各種各樣的智能化應用。

人臉識別的優勢還有以下四個方面：

（1）自然性。所謂的自然性是指通過觀察就可以比較人臉來區分和確認身份。

（2）非強制性。被識別的人臉圖像信息可以主動獲取而不被被測個體察覺，對個體是隱蔽的。

（3）非接觸性。相比較其他生物識別技術而言，人臉識別是非接觸的，用戶不需要和設備直接接觸。

（4）並發性。在實際應用場景中，人臉識別技術可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別。

人臉識別技術難點

1.圖像光照問題

識別的視頻和圖片面臨各種環境光源的考驗，可能出現側光、頂光、背光和高光等現象，而且有可能出現各個時段的光照不同，甚至在監控區域內各個位置的光照都不同。

2.人臉姿態和飾物問題

因為監控是非配合型的，監控人員通過監控區域時以自然的姿態通過，因此可能出現側臉、低頭、擡頭等各種非正臉的姿態和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現象。

3.人的臉部存在相似性

不同個體之間特別是同一民族的區別不大，所有人臉的結構都相似，甚至人臉的結構外形都很相似。這樣的特點對於利用人臉進行定位是有利的，但是對於利用人臉區分個體是不利的。再加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加了識別的難度。

4.人臉存在易變性

人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大。

隨著待識別的目標人數增加、出現比較像的人的概率逐漸增大，現有的深度學習技術在這些方面有了很大的提升，目前很多企業的人臉識別技術在LFW評測已做到99.5%以上，有的接近甚至超過人眼的識別率。這給人臉識別系統能夠大規模的實際應用提供了技術支撐，隨著科技的不斷進步，期待未來人臉識別領域的難題都能得到完美解決。

人臉識別技術特點及難點