Question

人脸识别算法的难点

Answer 1

人脸识别技术研究的困难

人脸识别技术拥有多种优势让其得到人们青睐，但其研发过程中存在的难度也是不容人们忽视的。

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一，人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。

这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

其次是个人人脸存在易变性，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，第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。

通常称第一类变化为类间变化（inter-classdifference），而称第二类变化为类内变化（intra-classdifference）。

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。