OpenCV教程-人脸检测中的限制

面部识别系统如今至关重要，并且已经取得了长足的进步。它在许多应用中是必不可少的，例如照片检索、监控、身份验证/访问、控制系统等。但在图像或人脸识别系统中一直存在一些挑战。

为了创建更有效的人脸识别系统，必须克服这些挑战。以下是影响面部识别系统走得更远的一些挑战。

• 照明

照明在图像识别过程中发挥着关键作用。如果光照条件发生轻微变化，将对结果产生重大影响。由于光照变化，对于相同的对象，结果可能因光照低或光照高而不同。

• 背景

物体的背景在人脸检测中也起着重要作用。室外和室内的结果可能不同，因为一旦位置改变，影响其性能的因素也会改变。

• 姿势

人脸识别系统对姿势变化非常敏感。头部移动或不同的摄像机位置可能导致面部纹理的变化，从而产生错误的结果。

• 遮挡

遮挡意味着面部有胡须、胡须、配件（眼镜、帽子、口罩等）也会干扰面部识别系统的估计。

• 表情

还应该牢记的另一个重要因素是同一人的不同表情。面部表情的变化可能会导致同一人的不同结果。

在本教程中，我们已经了解了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，我们将学习有关人脸识别和人脸检测的内容。