到目前为止，无论外部有多大的干扰，比如你带了墨镜或者是帽子等等，人脸检测都能比较准确的检测出。像下面这张奥斯卡颁奖的数十个人的一张照片，计算机基本上在几毫秒，或者十几毫秒的时间就能把这些人脸全部检测出来。

　　人脸检测的难点

　　人脸识别虽说发展到现在3、40年的时间了，但它一直存在的几个难点，到现在也没能彻底解决。

　　一是由姿态引起的面部变化。人脸识别主要还是根据人的面部特征，直播，表象的特征来进行识别的，所以当你的姿态发生大的变化，面部会发生很大的变化。

　　二是光照对人脸识别的影响。

　　三是遮挡等外部干扰，比如一个人戴着墨镜就会把面部的重要信息遮挡住了。

　　四是因为运动模糊、摄像机没有对焦准确，造成的这种拍照的模糊也会对人脸识别造成影响。

　　五是人生理上的变化。比如说随着年龄的变化，一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，这也会造成这个表象的变化比较大，从而导致识别率的下降。其次是双胞胎的问题，人脸识别系统究竟能不能正确的识别出来，这个其实在学术界也是有争论的，有一派是认为双胞胎根本不应该靠人脸识别技术进行分辨，它是没法用人脸识别技术来准确进行区分的。

　　除了上述因素，还有一个因素也经常被提及，人脸识别受不受到表情的影响？其实现有的技术对这些方面倒是处理得还不错，你无论是张嘴还是做一些夸张的表情，计算机都可以通过三维建模和姿态表情校正的方法把它纠正出来。

　　比如上面这张图片里，上排是原始的图像，下排是通过图像处理（把表情进行校正）之后的图片——嘴巴合上了，姿态转成了正面。从人的视觉上看上去可能会觉得人脸变得比较怪异，但是计算机主要是通过面部区域进行识别的，所以校正后的识别率会得到非常明显的提升。

上面一行是原始图片，底下红色区域里是经过表情和校正后的一些结果。

　　人脸识别的新挑战——人脸防伪

　　人脸识别在现实当中运用的时候，除了追求高的准确率之外，还有一个很重要的安全性问题，在目前人脸识别的运用，主要是用于身份认证。假设我使用张三的照片放在系统前，那么系统是不是能识别出张三？

　　所以，在人脸识别的具体应用里，主要的问题从“识别人的身份”转变成了“判断在系统面前的脸是不是一个真人”，这个问题也称为人脸防伪。

　　现在在媒体报道上经常能够看到“人脸识别很危险，人脸识别不可靠，比如拿一张假脸也可以很容易攻破人脸识别系统”这样一种说法。这种说法也确实存在，一些主流的欺骗手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接。