本节书摘来自异步社区《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》一书中的1章1.4节人脸图像识别主要研究的问题，作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
1.4 人脸图像识别主要研究的问题
人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究
从人脸图像识别的过程来看，建立人脸模型是一个比较重要的环节，而在这个环节中提取合适的特征采样值又是比较关键的。不同的识别方法所提取的特征值是不一样的，提取方法也是不一样的。但模型特征的最终表现形式都是类似的，以向量的形式表示。
人脸图像识别的难度从其图像样本的易受干扰程度也可体现出来，不同的光照、是否有背景以及图像是否倾斜、是否有旋转等都会对图像的样本产生干扰，从而对图像识别结果造成影响。
1.4.1 数据采样
因为人脸是三维目标物体，很难用简单的模型来加以描述，所以一般将其投影到二维空间，得到二维的人脸图像，并用于识别。而对于同一个物体，从不同角度得到的投影图像各不相同，有的甚至相差较大，因此识别时，可能将来源于同一个目标物体的不同投影图像识别为不相同。
定义1.1： 设训练样本集合为R，取任一目标S_i ，对S_i进行某些操作Gamma ，由此得到的模式集合为L_i = left{ {o_{i1} ,o_{i2} , cdots ,o_{in} } right} ，则对应R，可得到样本库为K = left{ {o_{11} , cdots ,o_{1n} ,o_{21} , cdots ,o_{2n} , cdots ,o_{i1} , cdots ,o_{in} , cdots ,} right}；对于某一待识目标M，若M与K中任一元素o_{ij} 相等或最近似，则认为M = L_i，也即M = S_i；否则，拒识。
在上述定义中，如果L_i 为单元素集合（n=1），即每个训练样本在库中有一个数据，则称之为单样本数据识别；否则，称为多样本数据识别。
对于某个待识别目标，其在库中对应的样本个数越多，则被识别出的可能性越大；反之，则越小。因此，在识别精确度要求高的场合，应该采用多样本数据，并设计相应的识别算法进行识别；但样本数据增加了，对存储空间的要求也就相应增加。另外在某些场合，有时对于每个训练目标只能提供一个样本数据，则这时应该考虑在单样本数据的情况下，如何设计一个较通用的识别算法。
一般进行人脸图像识别的过程是这样的：首先要建立一个训练样本库，对于每个训练样本在库中都有一幅或多幅人脸图像数据，识别时，得到待识目标的相应数据，与库中各样本数据进行比较，如能够得到合适的匹配，则认为识别出；否则，拒识，并将待识目标的相应数据加入样本库中。为了得到一个通用的人脸图像识别系统，一般都基于单样本数据情况。
1.4.2 干扰因素
除了样本数据不足会给识别带来一定的困难外，一些外在的干扰也会影响识别的精度。
（1）图像质量
对于拍摄清晰的人脸图像，可从中准确地分辨出人脸各部分的结构信息及纹理信息，有利于人脸图像特征的提取以及提高识别率；反之，如图像质量较差，将会给识别带来一定的困难，有时需要先进行图像的增强处理以及平滑处理。
（2）背景
人类能够在各种环境下识别某些特定的目标，可以认为人类具有将目标从背景中提取出来进行识别的能力，而不是只能在某一特定环境下识别目标。但背景却会对机器识别产生不利影响，因为要从一幅图像中分辨出背景与目标本身也是一个识别任务。如果背景较简单，则目标提取相对容易些；否则，很可能提取不出目标，使得后续的识别很难进行。对于一幅人脸图像而言，背景的存在是必然的，因此必须考虑背景的影响。
（3）光照
光照对于视觉的影响是很大的，即使对于人类，也会由于光线太暗而出现误识。反映到人脸图像的识别上，光照可以影响目标图像的结构，使得目标的轮廓、纹理都会出现偏差；对于同一个人，在不同光照下得到的人脸图像也会不同。因此，对于一个通用性较强的人脸图像识别系统，光照是一个要考虑的因素。
（4）目标的旋转
在进行拍摄时，人的头部会不自主地做些转动，一般可归结为两类旋转，一类为深度旋转，另一类为平面旋转（也可称为平面倾斜）。这两类旋转，尤其是前者，给人脸图像的识别带来很大难度。
（5）尺度
对于人类而言，当一个目标在远处出现时，因其较小，可能识别不出，随着目标的靠近，目标逐渐放大，变得清晰，人类能够准确地将其识别出来；另一方面，如果眼睛距离目标太近，目标过于放大，也可能识别不出。同样，对于人脸图像的识别而言，图像中目标的尺度也必须在一定的范围内，目标太小或太大都将给识别带来困难。
（6）人脸的表情
指纹成像时不会因为带有表情而给识别带来困难，而人脸是具有表情的，并且每次成像时，表情都不会完全一样，反映到人脸图像上，对于同一个人，其表情不同，得到的人脸图像也就不同。
（7）其他
其他因素如头饰、眼镜、胡须、化妆等都会给识别带来困难。
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