人脸检测的局限性

面部识别系统在当今至关重要，已经走了很长一段路。在很多应用中，例如照片检索，监视，身份验证/访问，控制系统等，它的使用必不可少。但是在图像或人脸识别系统中，仍然存在一些挑战。

为了创建更有效的人脸识别系统，需要克服这些挑战。以下是影响面部识别系统发挥更大作用的挑战。

• 照明

照明在图像识别过程中起着至关重要的作用。如果照明条件略有变化，将对其结果产生重大影响。照明是变化的，然后对于同一物体，无论是低照度还是高照度，结果可能都不同。

• 背景

对象的背景在人脸检测中也起着重要作用。与室外产生的结果相比，室外产生的结果可能不同，因为一旦位置发生变化，影响其性能变化的因素就会受到影响。

• 姿势

面部识别系统对姿势变化高度敏感。头部的移动或相机的不同位置可能会导致面部纹理改变，并且会产生错误的结果。

• 咬合

遮挡表示面部，例如胡须，胡须，配件(护目镜，帽子，面具等)也会干扰面部识别系统的估计。

• 表达方式

应该记住的另一个重要因素是同一个人的不同表情。面部表情的变化对于同一个人可能会产生不同的结果。

在本教程中，我们了解了OpenCV库及其基本概念。我们已经描述了图像的所有基本操作。在下一个教程中，我们将学习面部识别和面部检测。