刷臉識別智能終端落地如何形成規模化仍然是當前面臨的主要問題，從人臉識別的產業鏈看，人臉識別的商業化落地是算法、硬件以及應用的三位一體的融合，基于人臉識別技術的刷臉識別智能終端應用落地目前主要受制于以下因素：
1、算法的魯棒性及性能
在實際應用場景下采集到人臉經常為非限制下捕捉到的人臉，各種角度、光照條件、模糊、噪點、遮擋等等，不同的場景下捕捉到的人臉差異很大，動態視頻圖像模糊，這些因素都會造成人臉的無法識別或誤識，識別率在很大程度上取決于算法的魯棒性。
2、硬件的選擇
影響刷臉識別的因素較多，包括3D攝像頭圖像的成像質量、算力、功耗，前端物聯信息感知采集傳輸、算法識別、外設智能控制到后端管理分析等等，如何選擇合適的硬件方案與算法有更好的兼容性，以及如何縮短硬件方案的選型周期快速產品化也是一個關鍵的問題。
3、研發成本及周期
很多開發者前期基本都沒怎么接觸人臉識別、物聯網通信、云端管理運維相關的開發，在前期往往不知道怎么入手，或是在開發過程實現了功能卻無法做到很好的用戶體驗，導致遲遲無法商用，研發成本、周期無法控制。
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