人臉識別系統大家都知道是一種新技術，那么對于這項新技術存在哪些常見的問題呢？面對不同的領域人臉識別系統是采用不同的技術的，下面就為大家介紹一下。

下面說一下目前人臉識別的常見問題（不要再問人臉識別準確度了，這個是外行話）。

1:1人臉識別算法主要用于身份驗證

1：1人臉識別技術主要是利用圖像處理技術從圖像中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，即人臉特征點模型。再從人臉特征點模型與被測者的人的面像進行特征分析（可以假定為無數的幾何特征點求解），根據分析的結果來給出一個相似值，通過這個值即可確定是否為同一人。

簡單的說就是A/B兩張照片比對，產生的計算數值是否達到要求。這個值我們稱之為閾值，可以從1到100（100就是極端嚴苛）很多人臉識別公司說他們的產品很容易通過，那只說了一半，如果閾值調整到5以下，幾乎大部分人都可以是相似的，而調整到95以上，同一個人在不同的背景環境拍出的照片都無法匹配。所以當一公司跟你吹牛算法準確度，先問下使用的是用什么閾值，同一人臉比對通過率，非同一人比對通過率。

1：1主要用于快速的人臉識別比對，作為身份確認的一種新方式，比如考生身份確認、公司考勤確認、各種證件照和本人確認，由于這些照片源不一定有權威統一的接口調用，所以一直沒有用起來。

目前市面上做的比對來源主要有三種方式：

1. 用戶自傳照片，比如支付寶的人臉比對，用戶自傳的照片最大的問題是照片質量的合格率太低，拍照的光線、各種相機美顏、角度等因素會導致采集源的質量下降，不利于后期的大批量人臉特征碼管理。

2. 使用身份證閱讀器，讀取身份證上的照片，遺憾的是這張照片的質量極差，2K的大小，很多照片上的人臉質量實際非常差，不過也是目前用的最多的方式。

3. 使用公安部旗下NCIIC的人臉比對接口（注意，不是網紋照片接口，這個接口已經不對外），使用的是直接的人臉比對接口。目前具備有這個庫調用權限的，目前所知的只有幾家，在人臉識別公司中，好像只看到一家在提供，這里先不提了。BAT應該都還沒有接入，如有大家有新發現的可以補充。

實際上，解決比對源的問題的關鍵是需要有權威的照片數據來進行比對，許多公司剛剛開始的時候采取NCIIC（公安部的一個事業單位）身份證返照接口的照片，進行消網紋處理進行比對，但人臉的很多特征點被損毀成功率大概只有6成（根據六月份發布的網絡安全法，目前網紋返照接口市面上除了銀行系統可以使用外，其他所用的身份證返照接口都是非法的，一用就被查）。