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目前人脸识别技术的挑战是什么？
请问目前业内人脸识别技术的挑战和难点是什么。为什么没有成熟可靠的商业应用。但是论文中已经接近99.7%了。实践和论文的差距是什么。是不是人脸识别的研究没得搞了。
身份证照和现场人脸的跨场景识别一直都是人脸识别技术中的难点之一，很多在标准测试数据集（一般是网络图片）上做的效果还不错的人脸识别算法，到了实际现场应用时却往往大打折扣。由于二代身份证照片分辨率较低，再加上现场真人的拍摄照片可能受到光线照射不均、人脸部分遮挡（帽子、头巾、胡须、眼镜等），或者与身份证拍摄的时间跨度较大，这些因素的影响，导致人眼和传统的人脸识别技术都很难判断是否为同一人。
从业界的观点来看，人脸识别技术有着广阔的应用前景，因为与其它生物识别方式相比，人脸识别技术有着设备兼容性强、非接触、大规模识别等有点。但是人脸识别技术在发展上还存在着一些障碍，影响人脸识别效果的原因主要有以下的几个方面：
1）人脸图像的获取过程中的不确定性（如光的方向，以及光的强度等）；
2）人脸模式的多样性（如胡须，发型等）；
3）人脸塑性变形的不确定性（如表情等）；
4）所涉及的领域知识的综合性（如心理学，医学，模式识别，图像处理，数学等）。
正因为在人脸识别的过程中存在上述的各种各样的问题，因此在实际的检测和识别过程中，当这些因素叠加到一起的时候，情况就变得更加复杂。
从某种意义上来说，人脸识别的各种方法，实际上就是在寻找一种人脸的描述方式，但是要找到一种能够不受各种因素影响的描述方式非常地困难，无论是最早使用的几何描述方式以及后来比较常用的代数描述方式，都不可避免地存在各种干扰。我们只能是在以后的研究中，逐渐去完善人脸的描述方式，使之更加有效，更加准确。
