人脸识别技术的日渐成熟，在安防领域得到了广泛的应用。基于人脸识别技术的通道闸机、访客机、考勤机等在近两年成为行业主流。从行业新丁到传统大佬，布局“AI+安防”的企业越来越多，百花齐放的同时，也出现了品质上的参差不齐。比如非常典型的问题，就是某些小品牌的人脸识别智能安防产品在人脸识别的精准度和通过率上不尽如人意。
为什么会出现识别无法通过的问题呢？本期的答疑解惑，视美泰就为大家分析一二。
一、内核
从内核来看人脸识别智能安防设备所使用的算法是关键。由于人脸识别技术的大热，不少企业追着风口匆忙入场，在技术方面根本就不过关，一些厂商人脸识别系统还不成熟，不能在所有的场景中做到成熟和完整，而且算法简单很容易被破解，由此产生安全隐患。因此在选择核心主板的时候，必须选择搭载更先进的算法的平台。
以视美泰的RK3288硬件平台为例，采用的是行业领军企业商汤科技的算法，搭载全球领先的人脸检测、识别算法模型，给定人脸样本，毫秒级别检索大规模人脸数据库或监控视频，给出身份认证。在认证出96%的人脸时，误检率低于十万分之一。
二、外因
人脸识别精准度不够有着多方面因素，在外因部分则与使用环境以及成像设备有着比较大的关系：
1、 使用环境的光线是不是没调好？
光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素。比如背光，会使得人脸发黑很难辨别，或者局部发黑形成阴阳脸，这些外部因素将会影响到识别的效果。举个栗子，下图是同一个人在不同光线下的照片，由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影会加强或减弱原有的人脸特征。光线不足造成的面部阴影会导致识别率的急剧下降，从而影响识别效果。
2、 识别效果与所使用的摄像头也有关系，比如图像的帧率、清晰度、光线处理（特别是逆光）以及自动曝光处理方面等效果。
3、 摄像头安装位置是否合适？
摄像头的安装位置同样将会对识别效果产生影响，因为人在不同的角度面向图像采集设备时呈现的图像是不同的，使得被采集的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别的速度，甚至会导致人脸检测算法的失效。
4、 最初录入的人脸信息与现在是不是发生比较大的变化？
在实际应用中，有可能出现最初录入的人脸信息与当前的人脸信息发生较大变化的情况。比如年龄的变化、面部进行了整形，容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降；或者是佩戴眼镜、帽子等饰物遮挡，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸检测算法的失效。
5、软件版本
软件的版本同样会影响到人脸识别的准确度。比如客户应用了视美泰的SDK来做自己的应用，但没有及时进行算法更新，就会对识别产生影响。
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