Pokrivenost lica - Sustav procjenjuje lice na temelju analize atributa lica. Ako je jedna od tih važnih zona lica pokrivena, sustav ima problema s identificiranjem subjekta. Vrlo je osjetljiv na sunčane naočale, veće pokrivanje kose, ruke ispred lica ili bilo koji drugi predmet.
Položaj glave - Ako lice nije usmjereno frontalno prema kameri, sustav mora izvršiti određene korekcije kako bi detektirao lice. Ako lice gleda u stranu pod kutom preko 30°, trenutno postavljenog praga, iz objektiva kamere, sustav neće detektirati lica niti potpuno prepoznavanje. Evo zašto je to slučaj:
Sustav daje 3 točke detektiranom licu u području očiju i nosa kao signal da je sustav locirao lice i zna njegovu orijentaciju kao 2D površina u prostoru od 360 stupnjeva. Poravnavanje lica važno je zbog činjenice da sustav samo izvršava prepoznavanje lica iz prednjeg položaja lica, a poravnavanje lica može kompenzirati samo rotaciju lica u ravnini i skaliranje kako bi se normaliziralo prepoznavanje lica za sljedeće korake.
Udaljenost kamere - ako je kamera udaljena od objekta, sustav neće moći prepoznati subjekt. Iako kvaliteta streama također utječe na udaljenost koju kamera može detektirati, važno je postaviti kameru ne previše udaljeno od mjesta na kojem se obično snimaju subjekti. Ako je dimenzija podokvira lica, zone koja se koristi za detekciju lica niža od 20 piksela visine lica, tada se poznati identitet ne može prepoznati. Za identifikaciju nepoznatih identiteta treba biti najmanje 70 piksela visine lica u detekciji.
Promjene lica - ako je ranije identificirani subjekt napravio ili pretrpio iznenadnu promjenu na licu i ponovno se pojavio ispred kamere, velika je vjerojatnost da neće biti prepoznat. Registrirani slučajevi su rast ili brijanje brade, šiške i operacije.
Brzina pokreta - iako je sustav naviknut raditi s brzim pokretima subjekata ili njihovih dijelova tijela, može se dogoditi da nije imao dovoljno vremena ili adekvatne kvalitete streama za prepoznavanje.
Svjetlosni uvjeti – nedostatak svjetla ili prekomjerno izlaganje subjekta svjetlu, mogu uzrokovati pogreške sustava ili pogrešne procjene u prepoznavanju lica. Nedostatak svjetla zapravo može sakriti određene linije lica ili potpuno sakriti lice, dok prekomjerna prisutnost svjetla može uzrokovati određena izobličenja na licu.
Kvaliteta streama - Niska brzina kadrova može uzrokovati određene poteškoće u obavljanju AI usluga. Kvaliteta streama izravno je povezana s izvedbom AI usluga. Stoga, ako jedan subjekt neko vrijeme stoji ispred kamere, uz niži tok, sustav može stvoriti tri viđenja umjesto jednog. Također se može dogoditi da subjekt nije niti otkriven ili prepoznat kao postojeći identitet. Drugim riječima, što je veća kvaliteta strujanja veća je mogućnost uspješnog prepoznavanja lica.