但老师真问起这个问题了，那就意味着你的论文本身结构可能出了问题。2.来自课题本身的问题这个方面问的会比较少，基本上第一个方面就足够老师问了。人脸识别是目前AI技术应用中比较常见的场景之一，在入口检查、在线支付、用户校验等方面都有人脸识别的影子！但目前人脸识别至少有以下挑战；1、隐私安全既然是人脸，就一定涉及到个人隐私的问题。
人脸识别目前面临的挑战是什么？
人脸识别是目前AI技术应用中比较常见的场景之一，在入口检查、在线支付、用户校验等方面都有人脸识别的影子！但目前人脸识别至少还有以下挑战；1、隐私安全既然是人脸，就一定涉及到个人隐私的问题。随着信息化越来越普及，个人大数据在不同的平台上都会有不同程度的留存，此时如何保证个人隐私在互联网上的安全，是需要人脸识别技术和相关法律法规去完善和管理的，但目前这部分尚处于初级阶段。
还需要全社会从认知到技术都提高才能解决。应用场景在人脸识别精准度上，高度依赖应用场景，笔者曾测试过一款平台型智能机器人，号称集成了最NB的人脸识别技术和摄像头，在昏暗的光线下也可以有很高的识别准确率，有一次当机器人移动到门口的时候，我从屋里向屋外走动，当我走到机器人面前，一半面部有太阳光照射，而另一半则处于黑暗状态。
同时机器人的角度是激光拍摄，就这样它失败了！多次测试结果均如此。而当一个人从暗黑的环境向强光环境移动，而摄像角度在强光下时，识别效果很差，这说明人脸识别的适应性和准确度还可有很大提高空间。用户体验人脸识别的用户体验也是一个挑战。大家在过机场安检偶尔会有这样的尴尬，明明一切操作正常，但走到识别通道那儿就是过不去，这可能会有几种原因：1、因为网络传输问题，不能及时将最准确的照片上传导致检测结果显示较慢；2、当用户做过整容手术，面部轮廓和深度特征有较大变化时，就可能检测出错；3、检测设备识别范围有限（大了会存在多张人脸的情况，小了人脸取景不完整），此时就需要用户或弯腰，或垫脚，或移动来适应摄像头，这就像在爬坡时需要人扛自行车一样！由于人品识别的应用场景非常广泛，如何做到全场景提供最好的用户体验，仍然是目前人品识面临的挑战之一。
人脸识别的原理是什么？他会不会把双胞胎混淆呢？
我是泰瑞聊科技，很荣幸来回答此问题，希望我的回答能对你所有帮助！人脸识别的原理人脸识别的工作原理，我们可以拆解为以下10个步骤，更容易理解一些。1、人脸检测，检测出图像中人脸所在的位置；2、人脸配准，定位出人脸五官的关键点坐标，并进行标注；3、人脸属性识别，识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性；4、人脸提特征，将一张人脸图像转化为一串固定长度数值的过程；5、人脸比对，衡量两个人脸之间的相似度；6、人脸验证，判定两个人脸是否为同一人；7、人脸识别，识别出输入人脸图对应的身份；8、人脸检索，在人脸库中，查找和输入人脸相似的人脸序列；9、人脸聚类，将一个集合内的人脸根据身份进行分组；10、人脸活体，判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体，例如仿照的照片、视频等。
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