由于科技发展，人脸识别技术发展迅速，识别率准确性几乎可以接近100%的准确性。但是也有一些因素，会影响识别的准确性。

一、光线变化

光照变化是影响人脸识别精度的最重要因素。因为脸是三维结构，光投射的阴影可以增强或削弱原来脸的特征。特别是在夜间，光照不足造成的脸部阴影会导致识别率急剧下降，使系统难以满足实际需要。同时，理论和实验也证明了同一个体在不同光照下的差异大于同一光照下的不同个体。

二、面部表情的变化

面部表情的变化是由不同的表情组成的，包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额。人的情感表达是通过区域的肌肉局部变形来实现的。这些转变的实现角度这不是一个简单的翻译，而是旋转刚度的变化。面部肌肉因局部变形而改变的表现方式被认为是面部特征的一部分，因此很难区分功能型态之间的差异是否是由于不同的面部或表情的改变，所以很难分类和识别。

三、背景与附着物

背景比较杂乱的地方 识别会有一定的影响，如果带了眼镜，留了胡须，如果角度没弄好 也会有一定的影响。

人脸识别可视门禁系统将会越来越普及，同时还会有更多的功能，比如语音识别功能、手机app远程控制、抓拍、物业商城，手机云可视等，我们在选择产品的时候，一定选择大型品牌生产厂家，这样产品质量，售后服务、方案设计等环节才能得到保障。

1.1产品介绍

人脸识别终端以高性能处理器为平台，依托行业领先的深度学习算法，具备万级人脸库、高于99%的识别准确率、毫秒级识别速度，活体检测等特点。人脸识别终端能适应90%以上的室内及室外使用环境，结合实时人脸检测、本地1：N比对和人证比对技术，实现常客模式、预约模式、访客模式等多种验证方式自由切换。适用于各类社区、写字楼、工地、酒店、学校、景区的人行道闸场景。

1.2产品特点

(1) 行业领先的深度学习算法

I) 活体检测算法，杜绝非人脸欺骗

II) 人脸检测耗时约30ms，最快＜10ms

III) 特征提取加人脸库比对耗时＜180ms

IV) 质量评价算法，耗时＜2ms

V) 人脸识别准确率＞99.7%

VI) 算子与芯片深度结合，算法芯片化，大幅提升芯片算力

(2) 万级人脸库，毫秒级识别

I) 支持2万本地人脸库的1：N动态识别

II) 断网也能识别，开闸时间＜1s

 (3) 抗逆光，满足90%以上的场景需求

I) 采用人脸识别专用摄像头，大幅降低逆光对人脸的影响，确保人脸采集质量

(4) 精品工艺，持久耐用；极简化部署，安装操作仅需4步

I) 聘用国内顶尖工业设计团队，采用工业级材质、航空级工艺匠心打造

II) 极简化部署安装，应用程序功能完善，快速完成中小型系统搭建

III) 支持SDK二次开发

产品展示图：