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。非专业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，校园人脸识别系统开发，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，工地门禁人脸识别系统，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。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。
作为新一轮科技革命和产业变革的源动力，人工智能在重塑传统行业模式、未来的价值和为全球经济和社会活动做出了不容忽视的贡献。在技术、政策、商业的多维度刺激下，人工智能产业正在保持高速发展态势。
在人工智能技术体系中，生物识别是早进入落地应用的技术，而金融行业则是应用生物识别技术早、创新处于前沿的领域。2005年，眼神科技实现了金融行业指纹识别总行级大规模应用；2014年，实现金融行业人脸识别全行级应用；2017年，眼神科技虹膜识别应用于银行系统，多模态融合应用在银行上线。满足强安全、多场景、大数据库下的应用发展，通过多模态生物识别的统一融合，才有可能覆盖尽量多的应用场景和应用人群，在准确性、效率性、体验性等方面实现很大改善，满足超大底库下既精准安全又便捷友好的强身份认证需求。
人工智能作为新基建核心领域之一，展现出强大成长潜力，将成为产业优化的重要驱动。多模态融合将人脸、指纹、虹膜、指静脉等多种模态生物特征实现融合，满足识别安全性的高度、覆盖人群和场景的广度以及使用体验的优化度，或为人工智能深入拓展场景、实现万物互联提供不竭动力。
多模态融合，必然成为AI发展的未来趋势。尤其在“新基建”背景下，未来的市场驱动力也将横纵向延伸，人脸识别系统考勤，更广泛、更安全、高辨识度、高客户体验成为未来人工智能发展的强需求。
眼神科技作为国内多模态生物识别领域的拓荒者，人脸识别系统，参与国家/行业79项标准的制定，是一家生物识别技术解决方案提供商，专注于人脸、虹膜、指纹、指静脉识别以及多模态生物识别融合技术的研发与应用。通过将大数据与生物识别技术结合，解决人工智能场景中的人机交互和强身份认证问题。眼神科技拥有人脸、指纹、虹膜、指静脉识别等多种自主知识产权核心算法及多模态融合算法，基于ABIS统-平台，实现超大数据底库下快速、精准无感知的身份认证，广泛应用于各类高安全、强隐私的身份认证场景。
人脸识别产业链以人脸识别算法作为中间层 ， 其上游为器件 、 通用硬件 、基础软件 ， 上游提供了人脸识别算法的输入 、 训练、 开发和运行环境 ；
下游为设备和产品 ， 终体现为解决方案 ， 下游是人脸识别算法的产品形态 。从产业链上游来看 ， 国内厂商 （ 以华为 、寒武纪为代表 ） 在芯片设计方面有较强实力 ， 在芯片制造方面 ， 除去手机等对芯片精密程度要求较高的设备，国内厂商具备制造芯片的能力 。但芯片的制造工艺以及基本元器件都被国外垄断 ， 成为制约上游厂商发展的瓶颈 。
从人脸识别算法层面来看 ， 国内厂商具备优势 ， 但数据隐私问题 、 人种 /地域带来的算法性能公平性问题 ，是国内厂商急需解决的问题 。产业链下游 ， 人脸识别应用越来越广泛 ， 甚至出现过度滥用用户隐私的事件 。攻击 、非攻击对人脸识别系统安全性也提出了挑战 ， 用户隐私保护和安全性成为掣肘 ， 急需相关政策法规来规范市场 。
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