人脸识别失败可能有多种原因，以下是一些常见的原因及相应的解决方案：
光线过暗或过亮：如果环境光线太暗，摄像头可能无法清晰地捕捉面部特征；而光线过强会产生反光和阴影，影响面部细节的捕捉。确保在适宜的光线下进行人脸识别，必要时可以使用补光灯等设备。
拍摄角度不当：人脸识别需要获取到人脸的正面信息，如果用户的角度不正确或者遮挡了部分面部信息，可能导致识别失败。尽量保持标准的姿态和表情，以便设备能够更好地捕捉到人脸信息。
遮挡物：头发、帽子、口罩、眼镜等物品遮挡了脸部关键部位会导致识别失败。例如，戴口罩会遮住嘴巴和鼻子，这是人脸识别系统用于识别身份的重要区域。
表情和姿势不当：表情过于夸张或者姿势不当也可能影响识别。例如，侧脸、低头、抬头角度过大，或者做鬼脸等夸张表情，系统可能无法正确匹配预先存储的面部模板。
网络不稳定：如果设备没有连接到网络，或所处地方的网络信号太差，无法把录入的数据上传到终端，也会导致识别失败。
软件版本过旧：系统推送最新的软件版本，设备没有更新，影响数据传送到终端。确保设备中的软件是最新版本。
系统升级或维护：人脸识别的人数过多或者系统升级也会导致认证不通过，换个时间再尝试下。
拒绝相机权限：在开启app软件时，拒绝了软件访问相机功能的权限，所以无法进行人脸识别。这时只要在系统设置里面重新开启相关权限就可以了。
图像质量差：人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不一样，特别是对于那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸图像。
容貌变化：随着年龄的变化，一个人的容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降。
人脸相似性高：不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似，这也会影响识别率。
运动导致模糊：非配合性人脸识别的情况下，运动导致面部图像模糊或摄像头对焦不正确都会严重影响面部识别的成功率。
伪造人脸：伪造人脸图像进行识别的主流欺骗手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接，这也会影响识别效果。
训练样本不足：基于统计学习的人脸识别算法需要大量的训练样本，如果样本缺乏，可能导致识别率下降。
设备质量和配置：如果设备的摄像头质量不好，或者参数设置不正确，就可能导致人脸识别失败。确保设备的质量和配置正确，定期进行维护和更新。
通过检查以上几个方面，可以找到并解决人脸识别失败的原因。