人脸识别是目前AI技术应用中比较常见的场景之一，在入口检查、在线支付、用户校验等方面都有人脸识别的影子！但目前人脸识别至少还有以下挑战；

1、隐私安全

既然是人脸，就一定涉及到个人隐私的问题。随着信息化越来越普及，个人大数据在不同的平台上都会有不同程度的留存，此时如何保证个人隐私在互联网上的安全，是需要人脸识别技术和相关法律法规去完善和管理的，但目前这部分尚处于初级阶段。还需要全社会从认知到技术都提高才能解决。

应用场景

在人脸识别精准度上，高度依赖应用场景，笔者曾测试过一款平台型智能机器人，号称集成了最NB的人脸识别技术和摄像头，在昏暗的光线下也可以有很高的识别准确率，有一次当机器人移动到门口的时候，我从屋里向屋外走动，当我走到机器人面前，一半面部有太阳光照射，而另一半则处于黑暗状态。同时机器人的角度是激光拍摄，就这样它失败了！多次测试结果均如此。而当一个人从暗黑的环境向强光环境移动，而摄像角度在强光下时，识别效果很差，这说明人脸识别的适应性和准确度还可有很大提高空间。

用户体验

人脸识别的用户体验也是一个挑战。大家在过机场安检偶尔会有这样的尴尬，明明一切操作正常，但走到识别通道那儿就是过不去，这可能会有几种原因：1、因为网络传输问题，不能及时将最准确的照片上传导致检测结果显示较慢；2、当用户做过整容手术，面部轮廓和深度特征有较大变化时，就可能检测出错；3、检测设备识别范围有限（大了会存在多张人脸的情况，小了人脸取景不完整），此时就需要用户或弯腰，或垫脚，或移动来适应摄像头，这就像在爬坡时需要人扛自行车一样！由于人品识别的应用场景非常广泛，如何做到全场景提供最好的用户体验，仍然是目前人品识面临的挑战之一。

其他实现算法、效率、精准度等都可以随着大数据应用、计算力加强而逐步得到解决，但目前仍是部分挑战！

识别技术已经很开源，也不是什么技术难度挑战就是技术与伦理道德的挑战，隐私在技术面前如何保护

人脸识别技术应用在提升身份认证便捷度和效率的同时，也给个人隐私和数据保护带来了巨大的挑战。

仅在2019年，媒体就报道了多起人脸识别技术使用不当的相关事件：

问题场景一——数据泄露隐患：6月6日，微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb。据悉，MS Celeb数据库于2016年发布，拥有超过1000万张图像以及将近10万人的面部信息，用于培训全球科技公司和军事研究人员的面部识别系统。而在微软删除该数据库前，IBM、松下电气、阿里巴巴、辉达、日立、商汤科技、旷视科技等多个商业组织都曾使用过MS Celeb数据库。

人工智能，人脸怎么可以作为支付系统，人脸又不是私密，可以保密，AI分分钟钟可以破解，既然不能提供服务，那就没有必要人脸识别了吧，当然公共领域需要，那就牵扯一个核心问题，那就是法理，人脸识别没有法律保护，不可能实现人脸识别，因为缺乏人脸分析数据库，剩下的都是白扯

人脸识别目前已经比较成熟，识别度非常高，哪怕现在人人戴口罩也能找出茫茫人海中唯一的你。

但这还远远不够，更大的挑战是深度的应用还要学会分析和推理，技术的瓶径限制了一些应用的深入。举个栗子，昨晚你和女朋友吵架了，今天你买束花跪地认错，女朋友微微一笑，你立马就可以判断她是原谅的笑还是铁了心分手的笑，人工制智能技术目前还做不到。

挑战不仅是技术的推进，甚至可能是社会风险和科学伦理。如果劫匪挟持人质去到了人脸识别ATM，我们该如何用哭脸报警而不是被身份确认提款呢？

网红脸无法识别........

人脸识别系统: 我嘞个去，228号，请问您是227号的影分身吗! ??[晕][晕][晕]

一，光照问题

光照问题是机器视觉重的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。目前方法未能达到使用的程度。

如何克服光照的影响？

二，姿态问题

与光照问题类似，姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。

我觉得人脸识别目前面临的最大挑战就是分辨率的问题，尤其是晚上，现在的摄像头，或者手机只能在很近1米2米才能识别，超过距离就很难了，因为比较模糊，达不到识别的分辨率，所以会出错，

如果能想美剧里面，卫星拍摄那样，放大后还可以清晰，那人脸识别将会是另外一个层次了。

可以看下，这个对于计算机来说太难了，识别点啥呢 哈哈

人脸识别一直是AI行业最热门的话题，也一直是最有挑战的课题，从最初基于几何、纹理等特征的识别，逐步转为为基于统计的特征，现在基本都是基于深度学习原理来开展研究，依然面临的最大挑战主要是以下几方面：1、年龄变化带来的特征变化随着人年纪不断增长，其面部特征也自然发生了较大改变，虽然人脸某些特征有一定的不变性和唯一性，但是深度学习提取的特征是巨大的，里面包含了无数我们还不理解的特征，存在着不可确定性，随着年纪的增长而改变，这给人脸识别带来了挑战。2、光照对人脸识别的影响人脸识别在提取特征和训练的过程中，大多数人脸都是在光照相对均匀，人脸相对正面的情况下获取得到的。而实际使用的环境却存在非常多的可能性：比如在阴暗的走廊、在阳光直射下、一边脸被太阳照射，一边在阴影中，这些不同的环境，给人脸特征提取带来了极大困难，也是影响人脸识别较大的因素和挑战。

儿童识别率不高，误差很大，目前钉钉、商汤、旷视等效果都不好