为什么刷脸会失败？

人脸识别一直失败有几个原因：网络状况、光线状况、软件版本、
1、网络状况：设备没有链接网络，或信号太差，无法把录入的数据上传到终端，不百能执行下一步指令。
2、光线状况：在人脸识别时，度所处环境较暗，设备无法清晰辨别人脸。
3、软件版本：系统推送最新的软件版本，设备没有更新，影响数据传送到终端。





扩展资料：


人脸识别应用前景
1、企业、住宅安全问和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所答正在加紧规划和实施。
3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4、自助服务。
5、信息安全。
参考资料来源：搜狗百科人脸识别

人脸识别技术是靠什么验证人脸的，成功率高不高

人脸识别也是机器学习，人工智能的一个领域。我们把人脸图像的每个像素作为一个特征，便可以用机器学习的方法特征提取与分类。人脸识别遇到的主要问题是小样本问题。所谓的小样本问题就是人脸图像的维度太高了，一般的照片动则百万像素，而人脸图像的样本一般情况下，也就几十，上百张，相比于百万是很少的。根据经验风险结构风险，以及VC维的知识，对于一般的特征与分类方法都不适用。于是，人脸识别的相比于其他机器学习不同，其主要研究是如何降维。相应的方法有子空间方法。所谓的子空间方法，简单的说就是把人脸映射到一个低维的子空间上面，得到维度少的多的特征。简单的子空间方法有PCA，LDA等等。还有基于纹理的LBP，SIFT等等方法。最近几年，基于sparse编码以及deep learning的方法在人脸上的运用非常广泛，效果也非常高。sparse也称为稀疏编码。它是模拟人眼视觉细胞的方法，用很少的样本线性组合为图像。deep learing则是模拟人类的神经网络的方法来实现的。