從技術水平的角度來看，人臉是唯一不需要用戶主動配合就可以采集到的生物特征信息。其他生物特征的采集過程，如指紋、掌紋、虹膜、靜脈、視網(wǎng)膜，都需要以用戶的主動配合為前提，即如用戶拒絕采集，無法獲得高質量的特征信息。從社會心理的角度來看，通過人臉識別身份，符合人的視覺識別經(jīng)驗，容易被使用者接受。如人們在采集指紋和虹膜時，會擔心隱私泄漏，但是每天被街頭的幾百臺監(jiān)控攝像機拍攝，卻不感到被侵犯，因為人臉天生就暴露在外，被認為是識別身份的天然特征。那么我們來講講人臉識別技術有哪些弊端吧。

　　人臉識別技術屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。人臉識別 技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。

　　“現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。人臉識別技術遠未達到實用水平，還存在著諸多的挑戰(zhàn)性問題需要解決。”在接受北京青年報采訪時，譚曉陽這樣介紹。

　　比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。也就是說，人如果發(fā)生微小變化，系統(tǒng)可能就會認證失敗。如今，保守估計，人臉識別技術準確率能達到95%，但沒有達到100%。同時，對于雙胞胎，由于相似特征太多，人臉識別基本不可能完成。

　　中國科學院自動化研究所博士張小博也認為，光照、姿態(tài)、裝飾等，對機器識別人臉都有影響。目前在美國有全世界最先進的人臉識別系統(tǒng)，其在做測試的時候，識別誤讀率也有1%。

　　蘇光大稱，如今，對于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題非常嚴重。特別是在監(jiān)控環(huán)境下，被監(jiān)控對象可能會戴著眼鏡、帽子等飾物，使得被采集的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至會導致人臉檢測算法的失效。如何有效地去除遮擋物的影響，是非常緊迫的研究課題。

　　同時，隨著年齡的變化，面部外觀也會變化，特別是對于青少年，這種變化更加明顯。對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。年齡變化對人臉識別算法的影響也必須得到解決。

　　此外，雖然隨著人臉數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增長，人臉識別算法的性能將呈現(xiàn)下降，如何維持或提高大規(guī)模應用環(huán)境下的人臉識別算法的識別率，同樣是一個非常重要的問題。

　　據(jù)國外媒體報道，頂級社交網(wǎng)絡公司 Facebook在去年已悄悄推出自動識別照片人物這一人臉識別技術，引發(fā)新一輪的隱私泄露擔憂。

　　Facebook的“標簽推薦”功能使用面部識別技術，使用戶為親友添加標簽這一操作更為快捷。Facebook為用戶自動開啟此項功能，該項功能已在美國和大多數(shù)國家啟用。Facebook在面對外界質疑時回應，“推出這項服務時，我們原本應該讓用戶更為清楚。” Facebook還通過聲明表示，照片標簽推薦功能僅在向Facebook上傳新照片時啟動，只有好友才被推薦，并且用戶可通過隱私設置關閉該功能。

　　谷歌PICasa和蘋果iPhoto等照片軟件和在線服務也使用人臉識別技術，但Facebook擁有5億多用戶，使用人臉識別技術勢必會引發(fā)更為棘手的隱私問題。