2020-10-23
6、图像质量
人脸的来源以及可能通过多种形式多样，由于采集系统设备的不同，得到的人脸教学质量也不一样，特别是企业对于我们那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸(如手机摄像头拍摄的人脸图片、远程管理监控拍摄的图片等)如何发展合理有效地提高人脸识别是个需要关注的问题。同样的，对于高分辨对人脸识别技术算法的影响也需要教师进一步的研究。
7、样本缺乏
基于统计的人脸识别算法是目前人脸识别领域的主流算法，但统计方法需要大量的训练。 由于人脸在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布，因此只能从人脸空间的很小一部分中采样。 如何解决小样本下的统计问题需要进一步研究。
8、海量数据
传统的人脸识别方法，如 pca 和 lda，可以很容易地在小规模数据中训练。但是对于海量的数据，这些方法很难训练，甚至可能崩溃。
9、大规模人脸识别
随着人脸数据库管理规模的增长，人脸识别算法的性能将呈现不断下降。
