如今，全球的和私營公司都在使用人臉識別系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的有效性各不相同，有些系統(tǒng)因效果不佳而被淘汰。人臉識別系統(tǒng)的使用也引發(fā)了爭議，有聲稱這些系統(tǒng)侵犯了公民的隱私，常常做出錯誤的識別，鼓勵性別規(guī)范和種族畫像，并且沒有保護重要的生物識別數(shù)據(jù)。合成媒體（如深度偽造）的出現(xiàn)也引起了對其安全性的擔憂。這些指控導致美國幾個城市禁止使用人臉識別系統(tǒng)。社會關注不斷增加，導致社交網(wǎng)絡公司 Meta Platforms 在 2021 年關閉了其 Facebook 人臉識別系統(tǒng)，并刪除了超過 10 億用戶的面部掃描數(shù)據(jù)。這一變化代表了該技術歷史上人臉識別使用的大轉(zhuǎn)變之一。IBM 也由于類似的擔憂停止提供人臉識別技術。

故障排查與維修
在系統(tǒng)運行過程中，可能會遇到各種故障問題，需要及時進行排查和維修。
識別失敗：如果系統(tǒng)出現(xiàn)識別失敗的情況，檢查攝像頭是否正常工作，光線條件是否合適。如果問題依然存在，可能需要重新錄入人臉信息或調(diào)整識別算法。
門禁無法開啟：如果門禁無法正常開啟，檢查門禁控制器與門鎖的連接是否正常，電源是否穩(wěn)定。如果問題依然存在，可能需要更換門禁控制器或門鎖。
網(wǎng)絡故障：如果系統(tǒng)無法聯(lián)網(wǎng)，檢查網(wǎng)絡連接是否正常，路由器、交換機等網(wǎng)絡設備是否工作正常。如果問題依然存在，可能需要重新配置網(wǎng)絡或更換網(wǎng)絡設備。


隨著機器學習的發(fā)展，人臉識別技術得到了顯著的提升。機器學習方法可以通過訓練大量的人臉數(shù)據(jù)來自動學習面部特征，并構(gòu)建出的分類模型。其中，支持向量機（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）是兩種常用的機器學習方法。SVM 通過尋找優(yōu)超平面來劃分不同類別的人臉數(shù)據(jù)，而 ANN 則通過模擬人腦神經(jīng)元的連接方式來學習和識別面部特征。這些機器學習方法能夠處理更復雜的面部特征變化，提高識別的準確性和魯棒性。