個人面部識別為什麼識別不了

『壹』 人臉識別不了是什麼原因

人臉識別失敗的可能原因有：網路狀況，如果沒有連接網路，或者信號太差，是無法把錄入的數據上傳到終端；光線狀況，在人臉識別時，如果環境較暗，設備無法清晰辨別人臉；軟體版本，設備沒有更新，影響數據傳送到終端；存底照片和你現場照片差距過大，例如年齡之類的，或可能存在化妝、帶著黑眼鏡框的眼鏡，留有齊劉海等。
1、 人臉識別不通過解決技巧：
（1）開啟手機相機的許可權：很多用戶都會問「為什麼攝像頭拍攝不到」、「為什麼無法上傳身份證照片」之類的問題，其實主要原因在於用戶開啟app軟體時，拒絕了軟體訪問相機功能的許可權。只要在系統設置裡面重新開啟相關許可權就好。
（2）拍照要「清晰」：一定要好好拍照，調整好光線，避免光線過強或者過暗；同時也要留心拍攝角度問題，避免反射的光斑，盡可能保持水平正面拍攝。記住，手不能抖，照片不能「糊」！
（3 ）要充分「暴露」真實的自己：為了核實身份信息，人臉識別技術採集動態視頻流進行識別。所以請跟著屏幕和語音提示眨眨眼、轉轉頭、張張嘴進行操作。需要注意一下，大面積的劉海、帽子或者眼鏡等物品遮擋都是有可能導致識別失敗的。
（4）到公安網更新照片信息：當仍總不能被機器識別，那就要好好考慮一下是不是自己在公安網中的照片信息失效了。如果真的是照片信息過期了，可以去派出所或者辦證中心更新（補錄）自己的身份證照片。
拓展資料：
人臉識別是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

『貳』 為什麼人臉識別會一直失敗

失敗的原因主要有以下幾個：

1，不是實名認證本人。人臉識別必須要賬戶本人進行操作，其他人是無法通過驗證的。

2，人臉識別時如果光線過暗、角度也不合適的話，也是會失敗的。想要通過就必須在光線充足的環境下進行人臉識別。

3，沒有按照頁面提示的指令做動作。比如眨眼，搖頭等。

4，人臉識別的人數過多或者系統升級也會導致認證不通過，換個時間再嘗試下。

5，在開啟app軟體時，拒絕了軟體訪問相機功能的許可權，因此無法進行人臉識別，這時只要在系統設置裡面重新開啟相關許可權就可以了。

大家可以通過上述幾個原因，找一下自己是因為什麼原因導致的人臉識別失敗，然後按照辦法進行解決。

『叄』 為什麼人臉識別一直失敗

人臉識別一直失敗可能是由於沒有將個人信息輸入到人臉識別系統中導致。用戶聯系開發者校對自己的個人信息是否正確即可。

人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。

在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對於人臉，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。

(3)個人面部識別為什麼識別不了擴展閱讀：

人臉識別的功能模塊：

1、人臉捕獲與跟蹤：人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像並將人像從背景中分離出來，並自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術，當指定的人像在攝像頭拍攝的范圍內移動時自動地對其進行跟蹤。

2、人臉識別比對：人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是指定的人像與資料庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指，從資料庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。

3、人臉建模與檢索：系統可以將登記入庫的人像數據進行建模提取人臉的特徵，並將其生成人臉模板（人臉特徵文件）保存到資料庫中。在進行人臉搜索時（搜索式），將指定的人像進行建模，再將其與資料庫中的所有人的模板相比對識別，最終將根據所比對的相似值列出最相似的人員列表。

4、真人鑒別：系統可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一張照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術需要使用者作臉部表情的配合動作。

5、圖像質量檢測：圖像質量的好壞直接影響到識別的效果，圖像質量的檢測功能能對即將進行比對的照片進行圖像質量評估，並給出相應的建議值來輔助識別。

『肆』 手機無法人臉識別是怎麼回事

手機無法人臉識別，建議到當地的手機維修點或者售後點進行詢問維修

『伍』 人臉識別不成功怎麼回事 有哪些原因

1、由於你之前沒有進行輸入信息，導致你在人臉識別終端機面前無法識別。

2、人臉識別需要演算法的支持，有的時候會有演算法出現問題導致無法識別人臉，就拿我們公司之前一樣，由於拿的是實驗版的演算法包，導致部分同事在輸入數據之後，通過時出現異常無法通過。

3、可能是攝像頭的原因，適當調整位置。