雖然人臉識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了較長(zhǎng)的研究階段，并且應(yīng)用也開始落地，但至今人臉識(shí)別技術(shù)還是被認(rèn)為是生物特征識(shí)別技術(shù)中較為困難的研究課題之一。另外，人臉識(shí)別技術(shù)自身優(yōu)勢(shì)也存在兩面性，自然性、不易察覺以及非接觸性也致使人臉識(shí)別技術(shù)在一些特定領(lǐng)域面臨環(huán)境復(fù)雜性。

背景環(huán)境的復(fù)雜多樣，

在進(jìn)行人臉識(shí)別前需要先對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景中的人臉進(jìn)行定位，即人臉檢測(cè)。人臉檢測(cè)的正確與否直接影響人臉識(shí)別性能。當(dāng)監(jiān)控場(chǎng)景的背景較為復(fù)雜時(shí)，人臉檢測(cè)率也會(huì)隨之降低，因此能夠適應(yīng)復(fù)雜背景環(huán)境的人臉檢測(cè)算法是人臉識(shí)別技術(shù)的難點(diǎn)之一。

光照條件的復(fù)雜多變

在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，會(huì)由于監(jiān)控環(huán)境光線的變化造成檢測(cè)到的人臉圖像存在不同的陰暗變化，如圖1所示。FRVT2006測(cè)試表明，不同光照條件下人臉識(shí)別雖然在性能上比FRVT2002有顯著提高，但是還沒在根本上克服光照對(duì)識(shí)別率的影響。

人臉表情的多樣性

在實(shí)際應(yīng)用過程中，人臉的表情隨時(shí)都可能發(fā)生變化。圖2給出了部分表情變化的人臉圖像。從圖2可以看出，當(dāng)人的表情發(fā)生變化時(shí)，可能會(huì)引起人臉輪廓以及紋理的變化，同時(shí)由于面部肌肉的牽引，面部的特征點(diǎn)的位置也會(huì)隨之改變。不同的表情引起面部的變化都不同，此外，不同的人的相同表情影響也不相同，因此很難用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)精確劃分各種表情對(duì)不同人的影響。

采集人臉的角度多樣性

人臉的角度多樣性主要是指由于拍攝角度的不同導(dǎo)致檢測(cè)到的人臉圖像的旋轉(zhuǎn)，包括平面旋轉(zhuǎn)和深度旋轉(zhuǎn)。圖3列出了部分不同角度拍攝的人臉圖像。從圖3可以看出，與表情變化對(duì)人臉圖像的影響相同，拍攝角度的變化同樣會(huì)導(dǎo)致人臉輪廓的變化，除此之外，由于角度的變化，可能會(huì)導(dǎo)致人臉的部分特征無(wú)法被正確提取，進(jìn)一步導(dǎo)致人臉的錯(cuò)誤識(shí)別。

遮擋問題

即使是非人為故意遮擋，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)檢測(cè)到的人臉圖像也經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)如帽子、眼鏡等遮擋物，除了這些，胡子以及劉海的變化也直接影響人臉的特征提取，圖4舉例給出了出現(xiàn)遮擋的部分人臉圖像。當(dāng)人臉圖像發(fā)生遮擋時(shí)，人臉的很多信息會(huì)丟失，導(dǎo)致人臉識(shí)別算法出錯(cuò)或失效。