银行人脸识别一直失败的原因可能有以下几点：1.图像质量问题：人脸识别系统对输入图像的要求较高，如果图像质量较差，可能会导致识别失败。例如，图像模糊、光照不均匀、遮挡物或者戴眼镜等因素都可能影响识别精度。此外，有些不法分子可能会使用伪造的面部特征或者面具来进行欺骗，从而绕过人脸识别系统。同时，用户也需要正确操作，保持良好的图像采集条件，以提高识别成功率。
银行人脸识别一直失败的原因可能有以下几点：
1. 图像质量问题：人脸识别系统对输入图像的要求较高，如果图像质量较差，可能会导致识别失败。例如，图像模糊、光照不均匀、遮挡物或者戴眼镜等因素都可能影响识别精度。
2. 数据库匹配问题：银行人脸识别系统通常会将用户的面部特征与预先存储在数据库中的面部特征进行匹配，如果数据库中的数据不准确或者与用户现有面部特征不匹配，就会导致识别失败。
3. 算法问题：人脸识别系统所采用的算法是决定其识别精度的关键因素，不同的算法在不同的场景下可能有不同的表现。如果银行使用的算法不够先进或者不适配当前的应用场景，也可能导致识别失败。
4. 误操作或欺骗：用户在进行人脸识别时可能存在误操作的情况，例如角度不正确、位置不准确、表情不符等。此外，有些不法分子可能会使用伪造的面部特征或者面具来进行欺骗，从而绕过人脸识别系统。
5. 系统设置问题：如果银行人脸识别系统的参数设置不准确或者误操作，也可能导致识别失败。
为了解决这些问题，银行人脸识别系统需要不断优化和改进，例如加强图像采集设备的质量，提高算法的准确性和鲁棒性，以及加强系统的训练和参数设置等。同时，用户也需要正确操作，保持良好的图像采集条件，以提高识别成功率。