人臉識別：技術挑戰
1、可見光
不同的光線環境是影響人臉識別準確率的一個主要因素
2、姿態
絕大多數人臉識別算法只能 15 度的人臉姿態變化
3、遮擋
帽子、眼睛、圍巾、發型等可能遮擋人臉的因素
4、年齡
針對同一個人不同年齡時期的照片進行人臉識別，在技術上亦是一個挑戰。
5、海量人臉庫
當人臉庫規模達到 100 萬以上，對人臉識別算法的識別精度將是一個極大的考研，而且人臉庫規模越大，考研越大。

人臉識別系統組成分析：系統由前端人臉抓拍采集子系統、網絡傳輸子系統和后端解析管理子系統組成，實現對通行人臉信息的采集、傳輸、處理、分析與集中管理。系統中，前端人臉采集設備負責人臉圖像的采集，接入服務器主要實現圖片及信息的接收和轉發功能，可為多種型號、多個廠家的抓拍機提供統一接入服務，接收到的抓拍圖片存入云存儲單元，并由人臉結構化分析服務器對抓拍的視頻及圖像進行建模以及黑名單實時比對報警，建模得到的人臉信息以及模型數據存入大數據單元。后端解析應用平臺則根據用戶的應用需要，支持實時人臉抓拍、檢索等功能，可向用戶提供黑名單庫與抓拍圖片的實時比對信息，為快速高效查到可疑目標提供服務。
一文讀懂人臉識別技術，沒那么神秘
01前端人臉抓拍采集子系統
前端人臉抓拍采集子系統負責完成人臉信息的采集，包括人臉小照片、過人場景照片、視頻流等。主要由人臉圖像采集設備（視頻監控攝像機或帶人像識別功能的人像抓拍機）、補光燈、外場工業交換機、開關電源、防雷器等設備及桿件組成。
02網絡傳輸子系統
負責系統組網，完成數據、圖片、視頻流的傳輸與交換。一般通過租用運營商光纖鏈路組建專網，可通過EPON方式組網（單點上傳帶寬≥20Mbps，可根據需求增加），包括光纖收發器或EPON設備。
03后端解析管理子系統
負責對前端人臉抓拍采集子系統相關數據的匯聚、處理、存儲、應用、管理與共享，由人臉結構化分析服務、應用管理和存儲系統組成。中心管理平臺由搭載平臺軟件模塊的服務器組成，包括中心管理服務器、視頻流接入處理服務器、圖片流接入處理服務器等。二、人臉識別系統架構分析人臉識別系統架構分為內網和專網兩個部分。其中內網的人像應用平臺，主要負責區域特色主題庫和個性化采集人像庫的特征提取、建庫，以及與其他部署單元的聯動功能；專網的人像識別前置服務主要負責實時視頻分析、人臉照片結構化、人像比對計算、路人數據存儲和路人檢索等功能，承擔主要的計算功能。

人臉的識別過程
一般分三步：
(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辨認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

的檢索性能
在任意的多檢索條件組合情況下，再現系統的響應時間均小于 0.1 秒，檢索準確率高于 92%，漏檢率低于 10%。

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