近年来，人工智能关键技术如深度学习的突破让人脸识别从算法层面解决了识别不精准、实战难的问题，人脸识别门禁已应用于日常生活中的许多情况，尤其是在安全领域。但也是存在一些技术难点尚未彻底解决，那我们来看看都有哪些难点呢？

难点一：光照问题

      光照问题是机器视觉中的一个老生常谈的问题，人脸识别如此，其他图像识别也是如此。由于人体面部的3D结构，光线投射的阴影会增强或减弱原始的面部特征，这无形中给人脸识别带来了一定困难。

 难点二：表情和姿势问题

     与光照问题类似，姿势问题也是当前人脸识别研究中需要解决的技术难题。姿势问题涉及在三维垂直坐标系中由头部围绕三个轴旋转引起的面部变化，其中在垂直于平面的两个方向上的深度旋转将导致面部信息的部分丢失。目前，大多数人脸识别算法主要集中在正面，当俯仰或左右侧斜严重时，人脸识别门禁的面部识别算法的识别率也会降低。

难点三：面部遮挡问题

    对于非合作情况下的面部图像获取，遮挡问题非常严重。特别是在监控环境中，被监控对象经常戴眼镜，帽子等配件，使得门禁人脸识别系统采集到的人脸图像可能不完整，影响了后续特征的提取和识别，甚至导致人脸检测算法的失败。

 难点四：年龄变化

     随着年龄的变化，面部的外观也发生变化，尤其是对于青少年来说，这种变化更为明显。对于不同年龄段，人脸识别门禁算法的识别率也不同。一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。

难点五：双胞胎人脸相似性

    双胞胎个体之间没有太大差异，人脸的结构也十分相似，甚至面部器官的结构和外观也非常相似，这对于使用人脸来区分人个体是不利的。

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