刷臉識別智能終端落地如何形成規(guī)模化仍然是當(dāng)前面臨的主要問題，從人臉識別的產(chǎn)業(yè)鏈看，人臉識別的商業(yè)化落地是算法、硬件以及應(yīng)用的三位一體的融合，基于人臉識別技術(shù)的刷臉識別智能終端應(yīng)用落地目前主要受制于以下因素：
1、算法的魯棒性及性能
在實際應(yīng)用場景下采集到人臉經(jīng)常為非限制下捕捉到的人臉，各種角度、光照條件、模糊、噪點、遮擋等等，不同的場景下捕捉到的人臉差異很大，動態(tài)視頻圖像模糊，這些因素都會造成人臉的無法識別或誤識，識別率在很大程度上取決于算法的魯棒性。
2、硬件的選擇
影響刷臉識別的因素較多，包括3D攝像頭圖像的成像質(zhì)量、算力、功耗，前端物聯(lián)信息感知采集傳輸、算法識別、外設(shè)智能控制到后端管理分析等等，如何選擇合適的硬件方案與算法有更好的兼容性，以及如何縮短硬件方案的選型周期快速產(chǎn)品化也是一個關(guān)鍵的問題。
3、研發(fā)成本及周期
很多開發(fā)者前期基本都沒怎么接觸人臉識別、物聯(lián)網(wǎng)通信、云端管理運維相關(guān)的開發(fā)，在前期往往不知道怎么入手，或是在開發(fā)過程實現(xiàn)了功能卻無法做到很好的用戶體驗，導(dǎo)致遲遲無法商用，研發(fā)成本、周期無法控制。
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