3D人臉識(shí)別能夠很好地克服2D人臉識(shí)別遇到的姿態(tài)、光照、表情等問(wèn)題。主要原因是2D圖像無(wú)法很好地表示深度信息。通常，3D人臉識(shí)別方法使用3D掃描技術(shù)獲取3D人臉，然后建立3D人臉模型并用于識(shí)別。不過(guò)，3D人臉識(shí)別技術(shù)的缺點(diǎn)也是很明顯的。首先它需要額外的3D采集設(shè)備或雙目立體視覺(jué)技術(shù)，其次，建模過(guò)程需要的計(jì)算量較大。相信隨著未來(lái)芯片技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)計(jì)算能力不再受到制約，采集設(shè)備成本大幅下降的時(shí)候，3D人臉識(shí)別將會(huì)成為熱門(mén)技術(shù)之一。
人臉識(shí)別在應(yīng)用中的挑戰(zhàn)
從實(shí)際測(cè)試來(lái)看，用戶的預(yù)期與當(dāng)前的技術(shù)水平之間的差距還是比較大的。人臉識(shí)別技術(shù)在動(dòng)態(tài)監(jiān)控應(yīng)用中面臨的壓力實(shí)際上也比較大。
1.用戶希望正確報(bào)警率要求高。而現(xiàn)實(shí)是理論上來(lái)說(shuō)必須接受高誤報(bào)率。在技術(shù)方面，要達(dá)到高正確報(bào)警率，可以通過(guò)降低閾值來(lái)實(shí)現(xiàn)，但是降低閾值的代價(jià)是：高誤報(bào)率。為了達(dá)到95%正確報(bào)警率，很多算法可能會(huì)產(chǎn)生300%或更高的誤報(bào)率。
2.用戶希望監(jiān)控庫(kù)足夠大，往往要求數(shù)萬(wàn)或幾十萬(wàn)，甚至上百萬(wàn)的監(jiān)控名單，希望能捕到“大魚(yú)”?，F(xiàn)實(shí)是庫(kù)容量大就必須接受高誤報(bào)率。
3. 用戶希望大規(guī)模成網(wǎng)建設(shè)，能夠勾畫(huà)出監(jiān)控人員的活動(dòng)軌跡。 現(xiàn)實(shí)是必須高投入，重新建專用網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)硬件。
4. 用戶希望盡量使用目前的監(jiān)控設(shè)備(攝像機(jī)和網(wǎng)絡(luò))。 現(xiàn)實(shí)是現(xiàn)有的攝像機(jī)清晰度不夠，圖像質(zhì)量差，用于場(chǎng)景監(jiān)控時(shí)視頻中人臉過(guò)小，網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠等等造成無(wú)法使用現(xiàn)有設(shè)備。
5. 用戶希望少產(chǎn)生誤報(bào)甚至不產(chǎn)生誤報(bào)。 現(xiàn)實(shí)是這樣就必將損失正確報(bào)警率和減少監(jiān)控庫(kù)容量，與用戶的想法相違。
6.光照問(wèn)題
面臨各種環(huán)境光源的考驗(yàn)，可能出現(xiàn)側(cè)光、頂光、背光和高光等現(xiàn)象，而且有可能出現(xiàn)各個(gè)時(shí)段的光照不同，甚至在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)各個(gè)位置的光照都不同。
7. 人臉姿態(tài)和飾物問(wèn)題
因?yàn)楸O(jiān)控是非配合型的，監(jiān)控人員通過(guò)監(jiān)控區(qū)域時(shí)以自然的姿態(tài)通過(guò)，因此可能出現(xiàn)側(cè)臉、低頭、抬頭等的各種非正臉的姿態(tài)和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現(xiàn)象。
8. 攝像機(jī)的圖像問(wèn)題
攝像機(jī)很多技術(shù)參數(shù)影響視頻圖像的質(zhì)量，這些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的處理速度、內(nèi)置圖像處理芯片和鏡頭等，同時(shí)攝像機(jī)內(nèi)置的一些設(shè)置參數(shù)也將影響視頻質(zhì)量，如曝光時(shí)間、光圈、動(dòng)態(tài)白平衡等參數(shù)。
9.丟幀和丟臉問(wèn)題
需要的網(wǎng)絡(luò)識(shí)別和系統(tǒng)的計(jì)算識(shí)別可能會(huì)造成視頻的丟幀和丟臉現(xiàn)象，特別是監(jiān)控人流量大的區(qū)域，由于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸拞?wèn)題和計(jì)算能力問(wèn)題，常常引起丟幀和丟臉。