人的容貌会变，表情会变，胖瘦会变，拍摄环境会变，在这么多的变数中，人脸识别能准确吗？国家863人脸识别项目研发清华大学教授苏光大曾撰文介绍，一个人脸识别系统的性能考察，主要有识别率和识别速度两方面。人脸识别的识别率是针对确定的数据库来说的，很难有一个对的标准。据介绍，在上已有的一些人脸数据库:美国的YALE人脸库，英国ORL人脸库；美国FERET人脸库等等。而识别速度则有两种，一种是基于的，即把特征存成，在级进行比对；另一种是基于数据库的，如在oracle数据库中进行比对，在数据库中存有详细的人员档案由此可以进行图文混合查询，而借助图文混合查询，可以提高查中率。这两种方式各有特点，目前的研究是将两者的优点结合在一起，以实现高速、高识别率的人脸识别。

　　人脸识别的过程其实并不复杂。首先是人脸检测，即判断输入图像中是否存在人脸，如果有，便给出每个人脸的位置、大小。其次是面部特征定位，即对找到的每个人脸，检测其主要器官的位置和形状等信息；进行人脸比对，根据面部特征定位的结果，与库中人脸对比，判断该人脸的身份信息。在性方面，人脸识别系统信息存储仍是以计算机能识别的语言为主，即数字或者特定代码。这也就是说，它同样会面临的攻击。但若是对已存储的人脸信息进行加密，即便偷走了“人脸”，也没办法识别或者打开。

　　12黑体校正:高配置版本可配置黑体，自动高精度校正，消除温度漂移，设备可以长时间稳定地工作，不受环境温度等干扰。 人脸测温平台服务器参数 1.人脸捕获:单个照片中的人脸捕获次数达到30个; 2 人脸检出率:检出率>=97%时,误检率=<0.1%; 3。面部角度范围:面部俯仰角小于30度，左右转小于45度，偏航角小于30度;; 4。支持人脸像素:可以检测瞳间距超过15像素，可以识别瞳间距超过30像素;可以识别瞳间距超过30像素;

　　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。