企業部署面部識別解決方案的硬體需求可能因應用程式而異，並非每種情況都需要最高解析度的攝像機或最高的計算能力，並且每個應用場景面臨的環境都有所不同（例如照明、擁擠、天氣等）。

通常，為了部署面部識別系統，需要的是經過良好調整的相機，本地計算能力和軟體。硬體系統必須與適當的計算能力配對才能有效地執行面部檢測，這取決於您是在管理高密度還是低密度的環境。

但是，硬體要求可能會因應用程式和部署體系結構而有很大差異。例如，安全訪問環節，可以利用幀率較低的低解析度相機，並且需要較少的計算能力（除了部署更少的相機），這有效地降低了總數擁有成本（TCO），計算機視覺副Quattroporte兼SAFR和RealNetworks總經理Dan Grimm解釋道。

另一方面，在使用關注列表時，部署更多相機可以提高準確性和效能。Grimm補充表示，“如果面部識別平臺，透過在雲中的邊緣和識別做檢測支援分散式架構，那麼你不僅降低了TCO，你也增加了你了大規模的方式在擴充套件能力。”

在人臉識別的早期階段，通常需要在準確度和裝置功率之間進行權衡。Ever AI執行長Doug Aley表示，“無論是在晶片組，頻寬要求還是相機解析度方面，低功耗裝置的精度都會降低。”

今天Ever AI已經成功地部署了從單核心傳統處理器到一系列高效能GPU（如NVIDIA）的所有產品。“現在有像我們這樣的其他公司，準確性權衡不再是一個問題，”Aley補充道。

Aley解釋說，大多數現代晶片組，尤其是四核晶片組，都會非常快。此外，今天的人臉識別模型以及構建這些模型的框架越來越擅長處理低功耗晶片組。

美國智慧安全系統（ISS）銷售總監Shawn Mather 突出了硬體併發症的軟體整合問題。但是，軟體提供商可以透過使其解決方案與VMS解決方案和電子門禁控制解決方案相容來克服這些挑戰。

人臉選擇部署的人臉識別型別 － 二維或三維人臉識別技術也可能帶來一系列特定的挑戰和要求。MarketsandMarkets的一份報告指出，早期2D人臉識別技術捕獲的影象高度依賴於照明，這意味著光線不足會嚴重影響影象質量。另一個挑戰是“軟體工具和生物識別硬體裝置之間的整合不相容”。

然而，該報告預計3D技術在未來幾年將擁有最大的市場份額。與2D技術不同，3D技術不依賴於照明。這使它能夠在不受控制的環境中捕獲更高質量的影象，例如光線不足或完全黑暗的區域。

未來幾年還需要考慮的是人臉識別攝像頭，識別過程在前端進行。然而，這些型別的攝像機需要強大的計算能力，因為所有用於識別的工具都是板載的。雖然有幾家相機公司正在開發人臉識別相機，但整體市場仍然處於剛剛起步的狀態，但未來可能會有所期待。