人體面像識別技術與其他人體生物特徵識別相比較的缺點。
使用者面像的位置與周圍的光環境都可能影響系統的精確性，所以大部分研究生物識別的人都公認面像識別是最不準確的，也是最容易被欺騙的。
面像識別技術的改進依賴於提取特徵與比對技術的提高，並且採集圖像的設備會比其技術昂貴得多。
對於頭髮、飾物、年齡等變化引起的差異，可能需要通過人工智能來補償，機器學習功能必須不斷地將以前得到的圖像和現在的圖像進行比對，以改進核心數據和彌補微小的差別。
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使用者面像的位置與周圍的光環境都可能影響系統的精確性，所以大部分研究生物識別的人都公認面像識別是最不準確的，也是最容易被欺騙的。
面像識別技術的改進依賴於提取特徵與比對技術的提高，並且採集圖像的設備會比其技術昂貴得多。
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