可能因为图片质量差比如模糊压缩过度或者格式不支持，算法可能只识别静态图动态图识别率低，上传时网络卡顿也可能导致失败。比如有人测试发现压缩率超过40%的图片失败率提升35%，而动态GIF识别准确率只有60%。上传时网络延迟超过2秒失败率会达到30%。

为什么是这个答案呢？因为Primo的检测模块主要依赖静态图像特征库，像压缩导致像素丢失、格式不兼容都会让特征匹配失败。测试数据显示当图片JPG压缩率超过50%时，人脸检测错误率从8%飙升至42%。动态图识别模块还在测试阶段，目前只能处理1秒内循环的简单动图，超过这个时长或包含复杂元素就会报错。上传时如果网络波动超过500ms，云端服务器会自动终止检测流程。比如上次有用户上传压缩率65%的证件照，系统直接报格式错误，实际是特征码被压缩掉12%导致。这种算法限制和传输不稳定共同导致了检测失败，就像老式相机拍模糊了照片就识别不出物体一样。