人脸识别技术是通过个人的面部特点来实现的。而对于同一类人种的识别过程中，很多时候不同个体之间的区别不大，甚至可以说大部分的人脸形态在一定程度上都有些相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点，对于利用人脸特征来区分人类个体，的确是一个不大不小的阻碍。
实时变化性--尽管与指纹识别相比，人脸识别从性上来讲，有着更高的稳定性。但是从微观的识别过程来看，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。另外，人脸识别还受光照条件、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响也非常大，二者也都会成为人脸识别过程中的重要阻碍。
生理变化--现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，在线身份验证人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，或者经历了剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情等变化时，都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。
另外，如今的人脸识别设备对于被测人员的位置、表情的要求还是很高的，在这种情况下，不同的表情或者不同的站位，也有可能造成识别判断的偏差或者是失败。
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