人脸识别的好坏要考虑多方面因素，包括识别速度、识别准确率、安全性和隐私保护等。目前，人脸识别技术主要分为两大类：深度学习算法和传统算法。
深度学习算法以卷积神经网络为核心，在人脸识别领域取得了突破性的进展，识别速度快、准确率高。传统算法以特征提取算法为核心，识别速度较慢，但准确率相对稳定。总体来说，深度学习算法在人脸识别领域表现更好，但传统算法也有其优势，两者各有千秋。
人脸识别时，向左或向右转头，主要是根据系统的提示或要求来进行。通常，系统会要求你将脸部对准屏幕或摄像头，然后根据提示向左或向右转动头部。
具体的转动角度和速度，一般需要根据人脸识别系统的具体要求来决定。在转动头部时，建议保持自然的动作，不要过于生硬或快速，以免影响识别的准确性。
同时，为了保证人脸识别的顺利进行，建议保持脸部清晰可见，避免有遮挡物或阴影影响识别效果。此外，不同的系统可能具有不同的识别算法和要求，因此在实际使用中，建议按照系统的提示和要求进行操作。
总的来说，人脸识别时的转头动作需要自然、平稳，并根据系统的要求进行操作，这样才能确保识别的准确性和顺利性。
人脸识别打卡考勤机本身并不会感到冷热，但它的运行环境可能受到气温等因素的影响。如果放置在过冷或过热、湿度过高或过低的环境中，可能会影响其正常运行，甚至损坏设备。因此，应该将考勤机放置在合适的环境中，避免受到极端气温和湿度的影响。