(完整版)人脸识别技术的弊端
人脸识别技术应用的风险及防范措施研究
人脸识别技术应用的风险及防范措施研究近年来，随着科技的不断发展，人脸识别技术被广泛应用于各个领域。
尤其是在公共安全、金融、教育等方面，人脸识别技术被广泛运用。
然而，人脸识别技术的应用也存在一定的风险和隐患。
本文将重点探讨人脸识别技术应用的风险，并提供相应的防范措施。
一、人脸识别技术的风险1.隐私泄露风险人脸识别技术是一种依托于人脸识别算法的智能识别技术，需要通过收集并比对人脸数据来完成识别操作。
然而，由于人脸数据的获取和使用涉及到个人隐私的保护，因此可能会引起个人隐私泄露风险。
例如，在公共场所的人脸识别系统中，如果相关部门无法妥善保管人脸数据，或者人脸数据被泄露，将会对相关人员的安全和隐私构成威胁。
2.系统误判风险人脸识别技术的成功率取决于算法的质量和数据的准确性。
一旦算法存在缺陷或数据存在误差，将会导致系统误判。
例如，在落实“实名制”措施、判断犯罪嫌疑人等方面，如果人脸识别系统误判，将会对个体权益和社会安全造成不良影响。
3.唯一性缺乏风险人脸识别技术虽然可以通过判断人脸特征来确认身份，但是人脸特征并不具有绝对的唯一性。
每个人的面部特征存在着相似之处，因此存在多人脸一致的可能性。
例如，在门禁系统的应用中，如果使用的人脸识别技术无法区分多个面部特征相似的人员，将会导致安全隐患。
二、人脸识别技术的防范措施1.加强数据保护为了防止个人隐私泄露，相关部门应该加强人脸数据的保护措施。
采用加密、权限控制等技术手段，限制非授权人员的访问和使用权限，保障人脸数据的安全。
2.完善算法质量为了减少系统误判风险，相关部门应该完善算法质量，确保算法具有高准确度、高稳定性和高鲁棒性。
有关部门应该加强对算法的研究和开发工作，提高算法的质量和效率，降低误判风险。
3.加强人脸特征的独特性为了避免多人脸一致的情况发生，相关部门应该在人脸特征的采集和比对方面加强控制。
采用高分辨率的设备，避免照片复制和数字篡改，提高人脸特征的独特性，减少误判的可能性。
人脸识别技术的优缺点及合理应用
人脸识别技术的优缺点及合理应用人脸识别技术作为一种生物特征识别技术，在近年来得到了广泛的应用。
它利用计算机视觉和人工智能技术，通过对人脸的识别和分析，能够准确地判断一个人的身份信息。
然而，就像任何其他技术一样，人脸识别技术也有其优点和缺点。
本文将探讨人脸识别技术的优缺点，并探讨如何合理应用这项技术。
首先，人脸识别技术的优点之一是准确性。
相比于其他生物特征识别技术，如指纹识别或虹膜识别，人脸识别技术具有相对更高的准确性。
它可以通过比对人脸的特征点来确定一个人的身份，准确率往往可以达到95％或更高。
这使得人脸识别技术在安全领域和身份验证方面得到广泛应用，如边境安全、刑事调查和企业门禁控制等。
其次，人脸识别技术的另一个优点是便利性。
相比于传统的身份验证方式，如密码、智能卡或刷卡，人脸识别技术无需任何外部设备，只需摄像头即可完成识别过程。
这大大提高了使用人脸识别技术的便捷性，使其在各种场景下容易实施和应用。
然而，人脸识别技术也存在一些缺点，其中之一是隐私问题。
由于人脸识别技术需要收集和存储用户的人脸数据，可能会引发个人隐私泄露的担忧。
如果这些数据被滥用或不当保管，就有可能给个人的隐私权带来风险。
此外，对于在公共场所使用人脸识别技术来监测或追踪个人身份的使用，也可能引发民众对于社会监控程度的疑虑，进而影响社会和谐稳定。
另一个缺点是技术的不完美性。
尽管人脸识别技术在准确性方面做得很好，但仍然存在一定的错误率。
例如，当面部光照不均匀、戴口罩、佩戴眼镜或年龄变化较大时，人脸识别技术的准确性可能会下降。
这些不完美性对于实时应用来说是一个挑战，因为识别错误可能导致错判或困扰。
为了合理应用人脸识别技术，我们需要平衡其优缺点，并采取适当的措施来解决潜在问题。
首先，隐私保护是非常重要的。
政府和企业需要确保严格的数据保护和隐私政策，并遵循数据收集、存储和使用的透明原则。
此外，应建立监管机构以监督人脸识别技术的使用，确保其在合法和道德的范围内运行。
人脸识别技术争议
人脸识别技术争议人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的方法。
它已经在各个领域得到广泛应用，包括安全监控、身份验证、社交媒体等。
然而，随着人脸识别技术的快速发展，也引发了一系列的争议。
本文将探讨人脸识别技术的争议，并分析其中的利与弊。
争议一：隐私问题人脸识别技术的广泛应用引发了对个人隐私的担忧。
通过人脸识别技术，个人的身份和行踪可以被轻易追踪和记录。
例如，在公共场所安装人脸识别摄像头，可能会导致个人信息被滥用或泄露的风险。
此外，一些公司和政府机构可能会滥用这项技术，对公民进行大规模的监控和追踪，侵犯个人隐私权。
争议二：误认率与歧视问题尽管人脸识别技术在准确性方面取得了显著进展，但仍存在误认率的问题。
特别是在识别不同种族、年龄和性别的人脸时，误认率可能会显著增加。
这可能导致一些人受到不公平的待遇或歧视。
例如，在安全检查、面试或法律执法等场景中，误认率高可能会导致无辜者受到冤枉或不公正对待。
争议三：监控与自由问题人脸识别技术的广泛应用也引发了对社会监控和个人自由的担忧。
一些人担心，过度使用人脸识别技术会导致社会变成一个大型监控系统，剥夺了个人的隐私和自由。
此外，一些政府机构可能会滥用这项技术，对公民进行大规模的监控和追踪，限制了个人的自由。
争议四：伦理与道德问题人脸识别技术的发展也引发了一系列伦理和道德问题。
例如，在使用人脸识别技术进行犯罪侦查时，是否需要事先获得被识别者的同意？在商业应用中，是否应该明确告知用户其个人信息将被用于人脸识别技术？这些问题涉及到个人权利、公共安全和商业道德等方面，需要进行深入的讨论和规范。
争议五：技术滥用问题人脸识别技术的快速发展也引发了对其滥用的担忧。
一些不法分子可能会利用人脸识别技术进行犯罪活动，例如冒用他人身份、侵犯他人隐私等。
此外，一些公司可能会滥用这项技术，收集和使用用户的个人信息，侵犯用户的权益。
因此，需要建立相关法律法规和监管机制，以防止人脸识别技术的滥用。
人脸识别技术的局限与展望
人脸识别技术的局限与展望随着科技的快速发展，越来越多的高科技产品涌现出来，其中人脸识别技术就是其中之一。
人脸识别技术作为一种用来验证和识别人脸的技术，广泛应用于各行各业中，如金融、交通、房地产、教育、公安等领域，成为掌握重要情报的一种重要手段。
尽管人脸识别技术在实际应用中已经取得了显著的效果，但是仍然存在一些局限，需要进行改进。
一、人脸识别技术的局限人脸识别技术是基于人脸的生物特征进行识别的，但是由于人脸的生物特征比较复杂多变，因此在实际应用中还存在一些局限。
1.环境因素的影响由于人脸识别技术的实现需要对人脸进行图像处理，因此在环境光线较暗或出现强光影响的情况下，人脸图像的质量会受到严重影响，从而影响到人脸识别技术的准确性。
2.人脸表情的变化人脸表情的变化是一种自然的生理反应，但是在进行人脸识别时，由于表情的变化会使人脸的生物特征发生变化，因此这种情况也会影响到人脸识别技术的准确性。
3.带口罩的人脸识别目前在新冠疫情影响下，口罩成为人们生活中必不可少的物品，但是在进行人脸识别时，佩戴口罩的情况下，人的面部特征会被遮盖，人脸识别技术的应用受到极大的限制。
4.人脸识别的误杀由于人脸识别技术的准确性限制，人脸识别识别错误或漏报的情况比较常见，因此人脸识别在刑案侦破和公安侦查等实际应用中，很有可能会产生一些误判和误杀现象。
二、人脸识别技术的展望1.数据的完善对于人脸识别技术的应用来说，数据的质量是非常重要的。
随着人脸识别技术的不断发展，相关的数据也在不断完善和升级，目前已有大量的人脸识别数据集，如MS-Celeb-1M和CASIA-WebFace等，这些数据集的出现，将有助于提高人脸识别技术的准确性和稳定性。
2.算法的优化在人脸识别技术的应用中，算法是影响准确性的关键因素。
目前，已经出现了许多针对人脸识别技术的算法，比如DeepID、FaceNet、DeepFace等，这些算法不仅可以提供更加精准的识别结果，同时也能够更好地解决人脸识别中的一些瓶颈问题。
人脸识别技术的安全风险
人脸识别技术的安全风险近年来，随着人工智能和物联网技术的发展，人脸识别技术也越来越普及。
无论是在公共场所的安保检查，还是在手机解锁、支付、考勤等方面，都可以看到人脸识别的应用。
然而，人脸识别技术的应用也带来了安全风险。
一、误识别和假冒首先，人脸识别技术可能会出现误识别和假冒的情况。
因为人脸识别技术是基于算法和模型，当面临复杂环境或特殊情况时，可能无法准确识别出人脸。
例如，如果人脸被遮挡、光线不足、角度偏移等情况，都会影响人脸识别的准确度。
此外，当别有用心者使用3D打印机等设备制作出假面具来模拟真人脸部特征，可以欺骗人脸识别系统，导致安全风险。
二、隐私泄露其次，人脸识别技术的大规模应用，可能会引起隐私泄露问题。
由于人脸识别技术可以获取个体的生物特征信息，如果未能妥善管理这些信息，可能会被滥用或泄露出来。
例如，个人的面部特征信息被收集后，如果被用于商业用途或者政治用途，就可能侵犯到个人的隐私权。
同时，在数据交换、存储、传输等环节，如果没有进行安全保护，就可能被黑客攻击获取，形成重大安全威胁。
三、权利保护最后，使用人脸识别技术也需要考虑公平性和权利保护的问题。
在一些公共场合和企业管理中，如果使用人脸识别技术进行认证和管理，必须确保系统使用公正、透明、无歧视的算法和模型。
否则就会对个人的基本权利产生侵犯。
并且，在使用这种技术的过程中，不得使用未经许可的个人面部特征，以及确保对自己的面部特征信息进行知情权和控制权。
同时，使用人脸识别技术的企业或公共机构还需要遵守相关法律规定，比如《信息安全技术个人信息安全规范》、《个人信息保护法》等。
综上所述，人脸识别技术的应用虽然能够提高便利性和安全性，但也带来了安全风险。
要最大限度地减少这些风险，需要建立严格的管理制度和法律体系，规范企业和公共机构对个人面部特征信息的采集、使用、传输和存储。
未来随着技术的发展和法律法规的完善，人脸识别技术的应用将逐渐趋于成熟和科学化。
人脸识别技术的优势与劣势分析
人脸识别技术的优势与劣势分析随着科技的发展，人脸识别技术在生活中越来越广泛地应用。
从安保领域到金融领域，从交通领域到教育领域，都出现了人脸识别技术的身影。
本文主要分析人脸识别技术的优势和劣势，并就这些优劣势提出相应的解决方案。
一、优势分析1. 高度的准确率人脸识别技术有着高度的准确率。
在对比传统的身份认证方式，如密码手势等，人脸识别技术能够减少因密码泄露等原因带来的风险。
此外，其便捷性也使得人脸识别技术逐渐成为许多领域的首选。
2. 单向可靠性强人脸识别技术具有单向可靠性强的特点，其不仅可以实现正向人脸识别，还可以进行反向检索，找出具体人脸背后的身份，从而保持身份信息的可见性和透明性。
这种单向可靠性强在安全领域有着重要的作用。
3. 可以适应多变环境人脸识别技术可以适应多变的环境，不论是强光或者低光环境，或者是佩戴罩具或者化妆，都能进行较为准确的人脸识别。
这种适应性强的特点在生活中有着广泛的应用。
二、劣势分析1. 数据集存在偏差人脸识别技术的训练数据集存在一定的偏差。
由于数据集是由人工标注生成的，因此在一些特殊情况下，人脸识别技术可能会出现误判。
这种数据集偏差会影响人脸识别技术的准确率和稳定性。
2. 面临隐私保护的挑战人脸识别技术虽然在安保领域有着广泛的应用，但也面临着隐私保护的挑战。
由于在对人员进行安检、考勤监控等环节中，人脸识别技术可能会获取到个人隐私信息。
因此，需要采取一定的隐私保护措施，保护用户的个人信息。
3. 误判率高虽然人脸识别技术有着高度的准确率，但在一些特殊情况下，如光线强度、人体姿势等方面的变化可能会导致一定的误判率。
这种误判率高会影响人脸识别技术的使用体验。
三、解决方案1. 数据集偏差问题针对数据集偏差问题，可以采用增加样本，进行数据集的迭代和优化，提高人脸识别技术的准确率和稳定性。
此外，使用新的数据集，利用深度学习等技术进行训练，可以改善数据集偏差问题。
2. 隐私保护措施为了保护用户的个人隐私，可以采用隐私保护技术。
人脸识别的不足及改进方法
人脸识别的不足及改进方法
人脸识别技术在现实应用中存在一些不足，主要包括以下几个方面：
1. 光线条件限制：人脸识别技术在光线较暗或者光线不均匀的环境中容易出现识别失败的情况。
改进方法：利用深度学习等技术提取更多的特征，并结合图像增强算法改善低光照条件下的人脸图像质量。
2. 视角变化问题：人脸识别在不同视角下的人脸图像识别准确率较低，尤其是侧脸或者倾斜脸部的识别困难。
改进方法：利用多个角度拍摄的人脸图像数据进行训练，提高人脸识别算法的视角鲁棒性。
此外，可以提取不同角度下的脸部特征，并考虑各个特征的权重进行综合匹配。
3. 遮挡问题：人脸的部分被遮挡（如佩戴口罩、墨镜、帽子等）时，识别率明显下降。
改进方法：利用多模态信息，如红外图像、热红外图像等来解决遮挡问题。
同时，可以采用面部关键点检测算法进行人脸对齐，减少遮挡对识别结果的影响。
4. 对抗攻击问题：现有的人脸识别算法容易受到对抗攻击，如通过添加噪声、变换图像等方式欺骗系统。
改进方法：引入对抗样本训练，通过引入对抗样本使得算法在对抗攻击下具备更强的鲁棒性。
5. 隐私问题：人脸识别技术可能侵犯个人隐私，引发一些争议和担忧。
改进方法：制定相关隐私保护法规和标准，确保人脸识别技术的合法、合规使用，并加强对数据安全、隐私保护的技术研发和应用。
综上所述，人脸识别技术在光线、视角、遮挡、对抗攻击和隐私等方面仍然存在一些不足，可以通过提升算法的鲁棒性、改善光线和视角的适应能力、引入多模态信息以及加强隐私保护等方式来改进人脸识别技术。
人脸识别技术具有什么优缺点
人脸识别技术具有什么优缺点人脸识别技术具有什么优缺点人脸识别优点相比较其他生物识别技术而言：非接触的，用户不需要和设备直接接触;非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取;并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
人脸识别的弱点对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性;人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿;(如可通过识别人脸的部分关键特性做修正)。
技术细节：一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。
系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别的算法可以分类为：基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognition algorithms)。
基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognition algorithms)。
基于模板的识别算法(Template-based recognition algorithms)。
利用神经网络进行识别的算法(Recognition algorithms using neural network)。
人脸识别的优点安防——人脸识别是安防领域的里程碑。
这实际上是这项技术的主要优点之一，因为它增强了安全性。
面部识别增强了个人和政府机构的安全性。
事实上，组织可以跟踪进入其场所的每个人。
它的快速性对于防止越来越多的网络攻击事件至关重要，而这正是面部识别所提出的。
该技术提供了非常有益的快速验证。
准确——人脸识别是一种准确的技术，可以在验证需求中高度可靠。
确实，它提供了一种快速便捷的解决方案，这也是许多利益相关者将其视为对其业务有利的原因。
它可以防止欺诈-面部识别的好处是它很有效并且很难被愚弄。
这意味着它只会在允许通过任何安全系统之前获取有效数据。
人脸识别技术争议
人脸识别技术争议人脸识别技术是一种通过计算机系统对人脸图像进行分析和识别的技术。
它可以用于安全监控、身份验证、社交媒体等多个领域。
然而，随着人脸识别技术的广泛应用，也引发了一系列的争议。
本文将探讨人脸识别技术的争议，并分析其中的利与弊。
一、隐私问题人脸识别技术的应用需要大量的个人数据，包括人脸图像和个人信息。
这些数据的收集和使用可能侵犯个人隐私权。
例如，一些商业公司可能会通过人脸识别技术收集用户的个人信息，用于广告推送和用户画像分析。
这种行为引发了对个人隐私的担忧。
此外，人脸识别技术的误识别率也存在一定的问题。
如果系统误将某个人识别为另一个人，可能会导致个人信息泄露和身份混淆。
这对个人的生活和工作都可能造成不便和困扰。
二、种族和性别偏见人脸识别技术的训练数据集可能存在种族和性别偏见。
如果训练数据集中的样本主要来自某个种族或性别，那么系统在识别其他种族或性别的人脸时可能会出现误识别的情况。
这种偏见可能导致对某些群体的不公平对待，加剧社会不平等。
三、滥用风险人脸识别技术的滥用风险也是争议的焦点之一。
政府机构和执法部门可能会滥用人脸识别技术，对公民进行大规模的监控和追踪。
这种滥用可能侵犯公民的权利和自由，引发社会不稳定。
此外，人脸识别技术的滥用还可能导致个人信息的泄露和身份盗用。
黑客可以通过攻击人脸识别系统获取用户的个人信息，从而进行非法活动。
四、法律和伦理问题人脸识别技术的广泛应用也引发了一系列的法律和伦理问题。
例如，人脸识别技术是否符合个人隐私保护法律的规定？人脸识别技术是否符合伦理原则，如公正、透明和可追溯性？此外，人脸识别技术的使用是否需要事先获得用户的明确同意？人脸识别技术的使用是否需要事后的监管和审查？五、安全问题人脸识别技术的应用也存在一定的安全风险。
例如，黑客可以通过攻击人脸识别系统获取用户的个人信息，从而进行非法活动。
此外，人脸识别技术的误识别率也可能被恶意利用，导致个人信息泄露和身份盗用。
人脸识别技术在公共安全中的局限性和挑战
人脸识别技术在公共安全中的局限性和挑战近年来，随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为公共安全领域的热门话题。
这种技术的应用覆盖了从监控摄像头的实时监测到边境安全的人员识别等多个领域。
然而，人脸识别技术也面临着一些局限性和挑战，这些问题需要被认真对待并加以解决。
首先，人脸识别技术在实际应用中存在着一定的准确性问题。
尽管该技术在识别速度和效率方面取得了显著进展，但其准确性仍然不够完善。
人脸识别系统往往会受到环境条件、光线照射以及摄像头角度等因素的影响，从而导致误识别的风险。
尤其是在复杂的场景下，例如人群拥挤或面部遮挡，准确度更是难以保证。
因此，人脸识别技术在公共安全中的应用应谨慎评估，避免过度依赖。
其次，人脸识别技术所带来的隐私问题也是一个亟待解决的挑战。
人们对于个人隐私的保护越来越关注，而人脸识别技术几乎无处不在，给个人隐私带来了潜在的风险。
例如，未经允许的个人面部图像可能被滥用，从而导致未经授权的身份识别。
此外，由于人脸识别技术需要大规模的人脸图像数据库来训练模型，因此也有可能构成对用户隐私权的侵犯。
今后的发展中，应加强对人脸图像采集和使用的监管，以确保人们的隐私得到充分保护。
另外，人脸识别技术还面临着一些技术上的困难和局限。
首先，人脸识别技术对于面容改变较大的情况，例如面部整容、变老等，识别率较低。
此外，对于相同人脸的多角度和多光照条件下的不同图片，该技术的准确性也有待提高。
此外，由于人脸识别技术主要是基于外貌特征识别，因此对于一些能够改变外貌特征的攻击方式，例如佩戴面具、化妆等，该技术则无能为力。
为了解决这些技术上的困难，需要进行更深入的研究和创新，提高人脸识别技术的准确性和稳定性。
在运用人脸识别技术的过程中，还存在着数据安全和伦理问题。
大规模的人脸图像数据库可能面临着黑客攻击和数据泄露的风险。
同时，人脸识别技术的滥用可能导致个人数据的滥用和人权的侵害。
因此，在开发和使用人脸识别技术时，需要加强对数据的安全保护，遵守相关法律法规，并建立明确的伦理准则。
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三个方面的缺点：
1.识别精度低
2.自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。
便于收集的好处也带来了图像清晰度不高，角度不好等问题
3.人脸识别不只是隐私问题信息泄露面临更大安全隐患
人脸识别的一个缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。
人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。
例如，若要两个人的指纹或者虹膜基本相同，大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。
但如果是人脸的话，十几个比特达到重合就可以了。
在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。
所以说，人脸的辨别性不是很高，它并没有那么独一无二。
另外，人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。
相较于之前的人脸识别技术，目前的人脸识别技术有所提高，但是具体应用时还是不能达到完美状态，如今，保守估计，人脸识别技术准确率能达到99%，但没有达到100%。
同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。
比如在ATM机上使用人脸识别技术，是在使用密码信息的基础上辅助的认证功能。
如果脱离了密码输入，完全使用人脸识别技术进行存取款操作，是不太可能的。
例如，2018年7月，美国公民自由联盟（ACLU）对美国国会议员的照片应用了亚马逊算法，该算法确定其中28人是因犯罪而被捕的人。
如果说双胞胎根本不应该用此技术来进行分辨的情况下，如何解决整容带来的无法辨别的问题？在如今整容手段如此先进的情况下？
其一，应用“人脸识别”技术的视频采集机器设备愈来愈普及化，会否对大家的人身自由权与隐私权产生威协，这个问题如何解决？其二，人工智能的市场应用，会否产生新的岐视与不公平，并对人们具有的社会道德纪律产生挑战？
例如：一些商业算法在识别肤色较深的人员和女性方面不如识别肤色较浅的男人准确。
这是以前讨论过的一个话题。
二
虽然人脸识别技术经历了较长的研究阶段，并且应用也开始落地，但至今人脸识别技术还是被认为是生物特征识别技术中较为困难的研究课题之一。
另外，人脸识别技术自身优势也存在两面性，自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。
背景环境的复杂多样，
在进行人脸识别前需要先对监控场景中的人脸进行定位，即人脸检测。
人脸检测的正确与否直接影响人脸识别性能。
当监控场景的背景较为复杂时，人脸检测率也会随之降低，因此能够适应复杂背景环境的人脸检测算法是人脸识别技术的难点之一。
光照条件的复杂多变
在智能视频监控系统的实际应用中，会由于监控环境光线的变化造成检测到的人脸图像存在不同的阴暗变化，如图1所示。
FRVT2006测试表明，不同光照条件下人脸识别虽然在性能上比FRVT2002有显著提高，但是还没在根本上克服光照对识别率的影响。
人脸表情的多样性
在实际应用过程中，人脸的表情随时都可能发生变化。
图2给出了部分表情变化的人脸图像。
从图2可以看出，当人的表情发生变化时，可能会引起人脸轮廓以及纹理的变化，同时由于面部肌肉的牵引，面部的特征点的位置也会随之改变。
不同的表情引起面部的变化都不同，此外，不同的人的相同表情影响也不相同，因此很难用统一的标准来精确划分各种表情对不同人的影响。
采集人脸的角度多样性
人脸的角度多样性主要是指由于拍摄角度的不同导致检测到的人脸图像的旋转，包括平面旋转和深度旋转。
图3列出了部分不同角度拍摄的人脸图像。
从图3可以看出，与表情变化对人脸图像的影响相同，拍摄角度的变化同样会导致人脸轮廓的变化，除此之外，由于角度的变化，可能会导致人脸的部分特征无法被正确提取，进一步导致人脸的错误识别。
遮挡问题
即使是非人为故意遮挡，在实际应用时检测到的人脸图像也经常会出现如帽子、眼镜等遮挡物，除了这些，胡子以及刘海的变化也直接影响人脸的特征提取，图4举例给出了出现遮挡的部分人脸图像。
当人脸图像发生遮挡时，人脸的很多信息会丢失，导致人脸识别算法出错或失效。
三
最近两年是人工智能的爆发年。
随着人工智能的助力，人脸识别技术以其不可复制性、非接触性、可扩展性和快速性等特点在多种生物识别技术中脱颖而出。
人脸识别在安防、金融、教育等领域得到广泛应用，尤其是在智慧校园应用中，门禁出入口、人员识别、消费支付，甚至开始在课堂上识别学生面部表情，找出不专心的学生。
例如去年，某中学使用“黑科技”打造“智慧教室”，对学生进行表情监控，以提高课堂教学效率时。
但舆论普遍质疑，认为类似做法不尊重孩子人格，侵犯学生隐私。
前几日，旧金山市颁布的新条例决定禁止全市53个部门使用人脸识别技术，其中就包括旧金山警察局。
人脸识别技术在美国的争议一直不断，反对者普遍认为，如果不对这项技术进行规范，将会为政府提供前所未有的权力来跟踪人们的日常生活，侵犯人们隐私，这与健康的民主不相容。
同时，“美国公民自由联盟”（ACLU）测试了亚马逊的人脸识别系统，发现人脸识别系统的准确性并不高。
除了人们日常感觉到的认为，含有人脸识别技术的摄像头侵犯了人们的隐私外。
另外，由于人脸特征信息作为高敏感性信息，会有不法人员企图通过不法手段获取这些信息。
虽然目前不管是政府、研究单位还是企业越来越重视信息安全保障，但还是存在人脸信息泄露的风险。
据相关媒体报道，今年2月份，荷兰某安全研究员在社交网站上表示，中国的一家面部识别公司SenseNets（即深网视界）未对内部数据库做密码保护，将数据库暴露在公网上，导致超过数百万公民的个人信息数据能够不受限制被访问。
据其介绍，此次信息泄露事件主要涉及到深网视界内部的一个MongoDB数据库，该数据库内含超过250万人的信息，包括身份证数据、照片、工作信息等。
此外，该数据库还可动态记录个人位置信息，仅2月12日至2月13日的24小时，就有超过680万个地点被记录在案。
从技术层面讲，人脸识别技术的大规模使用，人脸是无法复制的，但是基于人脸特征点的信息是以数字化信息进行存储的，相关数据库就面临着被黑客攻击或者自身防范不力导致泄露事件。
人脸特征数据库的外泄将面临更大的隐患，首先以往密码被窃取，可通过重新设置实现密码更改，并提高安全防范级别。
但人脸等生物特征信息是唯一且终身不变的，因此，一旦泄露就将导致人们个人财产、或者隐私等被公开，造成重大损失，并且无法挽回。