人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。

人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別（身份確認(rèn)或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。

人臉識(shí)別：技術(shù)挑戰(zhàn)
1、可見光
不同的光線環(huán)境是影響人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的一個(gè)主要因素
2、姿態(tài)
絕大多數(shù)人臉識(shí)別算法只能 15 度的人臉姿態(tài)變化
3、遮擋
帽子、眼睛、圍巾、發(fā)型等可能遮擋人臉的因素
4、年齡
針對(duì)同一個(gè)人不同年齡時(shí)期的照片進(jìn)行人臉識(shí)別，在技術(shù)上亦是一個(gè)挑戰(zhàn)。
5、海量人臉庫(kù)
當(dāng)人臉庫(kù)規(guī)模達(dá)到 100 萬以上，對(duì)人臉識(shí)別算法的識(shí)別精度將是一個(gè)的考研，而且人臉庫(kù)規(guī)模越大，考研越大。