图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非人脸识别摄像头常见规定的识别人脸像素为60*60或100*100以上。
在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的远距离是10米，7K摄像头是20米。光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为。
而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。
在不同的生物特征识别方法中 ， 人脸识别技术有其自身特殊的优势 ， 因而在生物识别中有着重要的地位 。（1）、 非侵扰性 ， 人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果 ， 只要在摄像机前自然地停留片刻 ， 用户的身份就会被正确识别 。（2）、便捷性 ， 人脸识别采集设备简单 ， 使用快捷 。一般来说 ， 常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集 ， 不需特别复杂的设备 。图像采集在数秒内即可完成 。
（3）、友好性 ， 通过人脸识别身份的方法与人类的习惯一致 ， 人和机器都可以使用人脸图片进行识别 。（4）、非接触性 ， 人脸图像采集 ， 用户不需要与设备直接接触 。另外 ， 可以在比较远的距离进行人脸图像的采集 。装配了光学变焦镜头的摄像头 ， 焦距可以提高到 10 倍以上 ，人脸识别系统， 使景深范围扩展到 50 米以外 ， 实现对远景清晰拍照 ，有效采集远处的人脸图像 。（5）、可扩展性 ， 在人脸识别后 ， 通过对识别结果数据进行下一步处理和应用 ， 可以扩展出众多实际应用方案 ， 如应用在出入门禁控制 、 人脸图片搜索 、上下班 、 人员识别等各个领域 。（6）、隐蔽性强 ， 安全领域对于系统隐蔽性有较强要求 ， 人脸识别在这方面比指纹等方式更具优势 。
（7）、强大的事后能力 ， 系统记录的人脸信息是非常重要且易于利用的线索 ， 更加有利于进行事后应用 。（8）、准确度高 ， 相比于人体 、 步态等其特征 ， 人脸特征具备更强的鉴别性与更低的误报率 ， 所能应用的底库规模上高出许多 ， 目前超大规模 （ 十亿级别 ） 的人脸检索已经可以实用 。
随着云计算 、 大数据 、 物联网 、 人工智能等计算机科学技术的飞速发展以及人脸识别技术在实际应用中的不断成熟 ， 人脸识别技术在智慧安防 、 智慧城市 、 智能家居 、 移动支付等领域继续大放异彩 ， 并且人脸识别的一些新应用场景也不断地被挖掘出来 。人脸识别行业规模依然在以非常高的速度进行增长 。
根据MarketsandMarkets 发布的人脸识别市场相关报告 ， 预计人脸识别市场规模将从 2019 的 32 亿美元增长到 2024 年的 79 亿美元 ，考勤人脸识别系统， 在预测期内（ 201 9-2024 年 ） 将以 16.6% 的复合年增长率进行增长 。国内方面 ， 中国人脸识别技术投入在 2017-2018 年达到 ，人脸识别系统公司， 根据 IHSMarkit 的数据 ， 2018 年 ， 中国在人脸识别市场的业务占据了将近一半的份额 。2019 至 2020 年 ， 人脸识别技术发展趋于平缓 ， 进入理智期 。
依据 IT 桔子数据统计 ， 截至目前 ， 中国人脸识别技术总投资额达到 406 亿元 。前瞻产业研究院预计 ， 未来五年人脸识别市场规模将保持 23% 的平均复合增长速度 ，到 2024 年市场规模将突破 100 亿元 。
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