В системах распознавания лиц обычно не используется метод реконструкции по нескольким причинам:
1. Сложность: Методы реконструкции требуют большого объема вычислительных ресурсов и мощных алгоритмов для обработки больших объемов данных. Это может быть непрактично для реализации в реальном времени на устройствах с ограниченными вычислительными мощностями, таких как мобильные телефоны или ношаемые устройства.
2. Доступность данных: Для успешной реконструкции лица требуются высококачественные трехмерные модели лица, а также многочисленные изображения с разных углов и условий освещения. Это может быть сложно достичь в реальном мире, особенно если требуется постоянное обновление или если система должна работать без участия пользователя.
3. Проблемы конфиденциальности: Реконструкция лица может привести к утечке личной информации и нарушению приватности. В случае компрометации системы, злоумышленник может получить доступ к трехмерным моделям лиц пользователей, что может быть использовано для злоупотреблений или подделки.
Вместо этого, системы распознавания лиц обычно основываются на алгоритмах сопоставления шаблонов, которые используют ключевые особенности лица, такие как форма глаз, носа и губ, чтобы идентифицировать или верифицировать личность. Эти методы более эффективны и менее сложны для реализации, и они также могут быть более устойчивы к факторам, таким как ношение очков или маски.