现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

优势 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

困难 人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域***困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

通常采取三种应对措施，使人脸识别系统能正常运作：

1. 工程角度：研发质量模型，对检测到人脸质量进行评价，质量较差则不识别/检验。

2. 应用角度：施加场景限制，比如刷脸***，人脸闸机，会场签到时，都要求用户在良好的光照条件下正对摄像头，以避免采集到质量差的图片。

3. 算法角度：提升人脸识别模型性能，在训练数据里添加更多复杂场景和质量的照片，以增强模型的抗干扰能力。

政务服务领域，“刷脸政务”不仅减少了老百姓奔波折腾之苦，“一次不用跑”的政务服务清单也更加便民。蚂蚁金1服与超过40个城市的***部门合作，开通“刷脸”办理个税、查询公积1金、认证养老金领取资格、交通违1章在线缴罚等服务。

公益领域，“人脸寻亲”帮助寻找走失老人和小孩，让回家的路不再遥不可及。今年7月，四川西昌救助站借助这一技术送7位滞留人员回家团圆。