非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，人脸识别定制，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；

　　并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

　　除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。随着未来数据的增长，在数据匹配，将面临着更大的挑战。

　　人脸识别用途很大，但目前人脸识别技术有很多不足，如对周围的光线环境敏感，可能会影响识别的准确性，在面对黑暗、相似等复杂场景，识别率表现不佳。

　　近几年虽然国内企业在人脸识别技术取得了一定的成绩，但还是有很多方面需要努力，如透过车窗玻璃识别人脸、夜间识别、红外识别等这些技术仍待企业去研发。

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