图像大小。较小的人脸图像会影响识别效果，过大的人脸图像会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头通常指定可识别的最小人脸像素为60*60或100*100或更多。在规定的图像尺寸下，该算法更容易提高图像的精度和召回率。图像大小反映了实际应用场景中人脸和相机之间的距离。

        图像分辨率。图像分辨率越低，识别越困难。图像大小和图像分辨率的结合直接影响到相机的识别距离。现在，4K相机能看到的最长距离是10米，7K相机能看到的最长距离是20米。

        照明环境。过度曝光或过度曝光的照明环境会影响人脸识别效果。利用摄像机功能对光照进行补偿或滤波，利用算法模型对图像的光照进行优化。

        模糊。实际场景主要解决运动模糊问题。相对于相机的面部运动常常导致运动模糊。有些摄像机具有抗模糊功能，但在成本有限的情况下，该算法模型考虑了该问题的优化。

        闭塞程度。最好的图像是不遮挡面部特征和清晰的面部边缘的图像。事实上，许多人的脸上都戴着帽子、眼镜、面具和其他封堵器。这部分数据需要根据算法的要求决定是否保留训练。

        采集角度。相对于相机，它具有最佳的面角。但在真实场景中捕捉正面往往很困难。因此，算法模型需要对左、右、上、下数据进行训练。在工业建筑中，摄像机的放置角度需要满足算法识别范围内的人脸角度和摄像机角度的要求。