人脸识别失败的原因可归纳为以下五类，涵盖硬件、软件、环境及数据等多方面因素：
摄像头或传感器故障 ：摄像头被遮挡、损坏或积灰，或传感器老化，会导致识别失败。
设备硬件限制 ：老旧设备或低性能硬件可能无法满足实时识别需求。
系统未更新 ：软件版本过旧或缺陷，可能引发兼容性问题或功能失效。
配置错误 ：安全设置（如“注视感知”关闭）或访问限制可能干扰识别。
光线条件异常 ：过亮或过暗的光线会影响面部特征捕捉。
遮挡物或外貌变化 ：帽子、口罩、眼镜遮挡，或化妆、发型、年龄变化过大均可能失败。
训练数据不足或偏差 ：数据集缺乏多样性（如光照、角度变化），或标注错误，导致模型泛化能力差。
算法缺陷 ：模型结构不合理（如参数过多）或过拟合，影响实时识别效率。
法律与隐私限制 ：部分场景因数据保护政策禁止使用人脸识别。
系统初始化失败 ：如户籍系统因历史照片为黑白导致识别失败，需重新关联新照片。
建议 ：优先检查硬件清洁与系统更新，优化光线环境；若问题持续，可联系设备厂商或专业机构排查算法与数据问题。
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