要提高開放式人臉識別的性能，特別是在較高真陽性識別率下，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：擴大訓練數據集的範圍，包含更多不同環境、光照條件、角度和人臉特徵的圖像，以提高模型在各種情況下的泛化能力。特別是針對模糊、部分遮擋或低光照的情況，應該增加這類樣本的比例。
改進特徵提取技術：採用更先進的深度學習架構，如使用多層卷積神經網絡（CNN）或變壓器（Transformer）模型，這些模型能夠更好地捕捉人臉的細微特徵。此外，利用自適應損失函數（如AdaFace）來調整不同類別的識別難度，能夠進一步提高識別準確性。
強化開放式識別策略：在開放式識別中，應該設計更有效的策略來處理未知人臉。這可以通過引入最大熵和物體球損失等技術來實現，這些技術能夠提高對未知類別的區分能力，從而減少誤識別的情況。
優化閾值設定：在實際應用中，根據具體場景調整識別閾值，以平衡真陽性率和假陽性率。通過在驗證集上進行閾值選擇，並在測試集上評估其效果，可以找到最佳的操作點。
集成學習方法：使用集成學習技術，將多個模型的預測結果進行融合，能夠提高整體識別性能。這種方法可以減少單一模型的偏差，並提高對不同情況的適應能力。