首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，的人脸的结构都相似，在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。其次是人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚，室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。同时随着待识别的人数的增加、出现张得比较像的人的概率增加等情况逐渐增多，原有的人脸识别已满足不了实际的应用。

　　但是，3D人脸识别是通过自动检测人脸区，从视频中提取特征后才识别出人脸的身份。虽然视频人脸识别是基于静态图像的人脸识别的直接扩展，但一般认为，视频人脸识别算法需要同时用到空间和时间信息，它的时间连续性是视频图像的一个重要的特性，包括由此产生的人脸信息的不确定性。视频人脸识别算法和基于静态图像的人脸识别算法的大区别就是在人脸跟踪和识别中利用时间信息。目前这类算法大致可分为两类:

　　后端的智能平台可将前端采集的相关数据统一进行汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，并结合人脸识别系统，实现人脸识别功能，并应用在现实场景中如:人脸识别考勤、人脸门禁、公安部的人脸追踪、抓捕嫌疑犯等等。二、人脸识别技术的流程有哪些？人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。 从照片中找出人脸的位置，以图片左上角为坐标原点，分别记录下人脸框左上角和右下角的坐标，并将人脸部分裁剪出来。

　　停车场的人员进出比较频繁，很难做到场内人员和场外拜访人员的区分，对于停车场的安全管理造成一定的隐患。公交集团这次将人脸识别系统引入停车场，为停车场安全保卫设置了第一道屏障，极大的提高了场内人员进场的效率以及停车场对外来拜访人员的安全管理能力。