人脸识别：技术挑战
1、可见光
不同的光线环境是影响人脸识别准确率的一个主要因素
2、姿态
绝大多数人脸识别算法只能 15 度的人脸姿态变化
3、遮挡
帽子、眼睛、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素
4、年龄
针对同一个人不同年龄时期的照片进行人脸识别，在技术上亦是一个挑战。
5、海量人脸库
当人脸库规模达到 100 万以上，对人脸识别算法的识别精度将是一个极大的考研，而且人脸库规模越大，考研越大。

高集成度、低功耗
系统基于业界性能强的众核处理器构建，单台标准19英才IU服务器的处理性能是同等X86服务器的3倍，而功耗却不足50W，是同等性能X86服务器的1/10。

在我们平时经常使用的方便上下的垂直电梯，也引进了这样的高新技术。通过一个液晶屏或者摄像头“刷脸”，确认无误之后才可以开启电梯门并操控电梯。这一项技术还引进到一些建设工地的施工电梯。在中建四局珠海公司的工地项目，建筑施工电梯人脸识别系统被广泛推广。

施工电梯人脸识别目前的应用已经相当广泛了，现在很多高端施工线程都配备了这一“高科技”，虽然项目部门在前期的投入成本可能会更高了，但是后期安全性提高了，事故发生率低了，其实对工程的总体是有很大帮助的。

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