不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

    人脸的外形很不稳定，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（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

    在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

    正是基于上述原因，一直到21世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。

“识出”新思路
    面对全球人脸识别的难题和困境，汉王科技历尽七年的潜心研究，终于提出了全球独创的“双目立体人脸识别技术”，很好地解决了这一世界难题。汉王人脸识别系统采用专用双摄像头，就像一个人的两个眼睛一样，右侧摄像头的图片进行人脸定位和眼睛定位，同时，左侧摄像头与右侧摄像头的图片进行立体融合，恢复出三维人脸模型，在此基础上，进行特征提取和比对，实现模板录入和识别等功能。具体如下：

                    双目立体人脸识别技术原理图

    下面简要介绍一下双目立体人脸识别技术特点：

1、双目融合
    二维人脸图像缺乏三维的信息，容易受到光照、姿态、表情等的影响，鉴于此，双目立体人脸识别系统采用专用双摄像头并进行立体融合，恢复出三维人脸模型。三维信息可以用于姿态，光照，眼镜等模型变换和生成。三维信息恢复过程如下图：