针对智能锁人脸识别速度慢的问题，结合搜索结果分析，以下是关键信息总结及解决方案：

### 一、人脸识别速度慢的主要原因

**传统双目红外技术的局限性**

受限于光线条件、角度变化及面部遮挡（如戴眼镜、戴帽子），双目红外技术识别准确率较低，且速度较慢。

**算法与硬件性能不足**

部分产品未采用先进算法或硬件优化，导致识别效率低下，尤其在复杂场景下表现不佳。

### 二、TCL K7G Plus等高端产品的解决方案

**硬件升级**

- 采用灵速芯片和定制3D结构光人脸传感器，识别速度提升至行业领先水平。

- 3D结构光技术可生成立体图像，减少因角度、光照变化导致的误判。

**AI自进化算法**

融合人工智能与3D结构光技术，通过AI自进化算法优化面部特征识别，提升复杂环境下的通过率至行业平均水平的2倍。

- 该算法能动态调整识别参数，适应用户妆容、眼镜等容貌变化。

### 三、其他优化建议

**用户习惯调整**

- 录入人脸时保持正常表情和佩戴习惯，避免频繁更换眼镜或浓妆。

- 定期重新录入人脸信息，确保系统识别最新容貌特征。

**环境适应性**

- 选择光线充足的环境进行人脸录入，减少暗光对识别效果的影响。

- 部分产品（如TCL K7G Pro）在0-45°侧脸、强光等场景下表现优异，可优先考虑。

### 四、总结

TCL等品牌通过硬件与算法的双重创新，显著提升了人脸识别速度和稳定性。若需进一步优化，可结合环境调整和用户习惯管理。对于普通用户，3D结构光技术已能满足日常需求，而高端产品（如TCL K7G Pro）在安全性、便捷性上表现更突出。