২০০৮ সালে কার্নেগি মেলন রোবোটিক্স ইন্সটিটিউটের একজন গবেষক রালফ গ্রোসকে মুখোমুখি দেখার দৃষ্টিকোণ থেকে একটি বাধা বলে বর্ণনা করেছেন: "মুখগত স্বীকৃতিটি সম্পূর্ণ সম্মুখভাগের মুখ এবং ২০ ডিগ্রি সেলসিয়াসে প্রশংসনীয়, কিন্তু যত তাড়াতাড়ি আপনি যান প্রোফাইল, তত সমস্যা হবে। " পোশাক বৈচিত্র্য ছাড়াও, কম রেজল্যুশন ইমেজ এছাড়াও খুব কঠিন ছবিও চিনতে পারে। এই নজরদারি পদ্ধতির মধ্যে মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ প্রধান অবমুক্ত।

শনাক্তকরণ সফ্টওয়্যার সাধারণভাবে সংখ্যালঘুদেরকে শনাক্ত করার ক্ষেত্রেও কাজ করেনা যখন এই প্রযুক্তিটি প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত অধিকাংশ বিজ্ঞাপনে সর্বাধিক সংখ্যক গোষ্ঠীর সদস্য ছিল। অন্য অবস্থার যেখানে মুখ শনাক্তকরণ ভালোভাবে কাজ করেনা, সেখানে স্বল্প আলো, সানগ্লাস, টুপি, স্কার্, দাড়ি, লম্বা চুল, মেকআপ বা অন্যান্য বস্তু আংশিকভাবে বিষয়টির মুখ ঢেকে রাখে।

মুখের অভিব্যক্তি ভিন্নতার জন্য মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ কম কার্যকর হয়। একটি বড় হাসি সিস্টেমের জন্য কম কার্যকর করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ: কানাডা, ২০০৯ সালে পাসপোর্ট ছবিতে শুধুমাত্র নিরপেক্ষ মুখের অভিব্যক্তি অনুমোদিত হয়।

গবেষকদের দ্বারা ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলির মধ্যে দ্বন্দ্ব রয়েছে। গবেষকরা কয়েকটি বিষয় থেকে কিছু বিষয় পর্যন্ত ব্যবহার করতে পারেন এবং কয়েক হাজার ছবি ইমেজ থেকে হাজার ছবিতে ব্যবহার করতে পারে। গবেষকরদের তাদের একে অপরের সাথে ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলি উপলব্ধ করতে বা অন্তত একটি মান ডেটসেটের জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ।

দুর্বলতা
অনুভূতি শনাক্তকরণ
ঐতিহ্যগত
অন্যান্য প্রযুক্তির তুলনা