一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数.2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

临桂区中庸镇三联村开展农村养老金待遇领取资格认证工作，参与认证人员只需要在村级协管员的协助下。在简单便携的资格认证识别仪器上先刷身份证再“刷脸”即可完成认证，每位老人的认证时间不超过两分钟。对于不方便使用机器的老人。则由协管员通过特殊处理人工照相的方式。完成自己的农村养老金待遇领取资格认证。两种方式结合，极大提高了农村养老金待遇领取资格认证的工作效率。深圳市品壹智能科技有限公司销售大量人脸识别设备，有兴趣的可咨询贵司

人脸识别设备是人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

1、实现了和单机版本软件：一键安装。客户只需要下一步下一步，即可在三分钟内完成软件安装；2、实现了动态人脸识别仪和门禁控制器一套软件来管理；（门禁软件录入人员资料后在下发到控制器的同时，只需要把人员登记照片和工号同步下发到人脸识别仪上即可；目前识别仪容量3000-10000；识别仪和门禁控制器韦根通讯，同时和软件网络通讯用于下发人员照片到识别仪上）；3、应用场景：办公、小区、尤其是工地，实现快速人脸识别通过、语音播报、接LED、电视机大屏显示统计数据、软件最小化等等；4、WEB版本门禁软件免费；门禁控制器还是常规通道闸门禁控制器；人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法，将其运行在高性能嵌入式平台中，配合200W像素宽动态摄像头，终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。本产品能够同时识别5个人，最远能识别3米远的人脸，人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时300ms左右，人脸比对耗时0.1ms左右，对光线、戴眼镜等具有较好的比对性。本产品可选配刷卡模块，同时实现刷卡与刷脸。本产品支持多种硬件功能接口（包含：HDMI高清输出，串口输入/出，网口，wifi接入）；具有完善的软件接口（包含：设备管理、人员/照片管理、记录查看等）。同时本产品可以对接公司开发出的多种应用，比如：考勤、门禁、访客、实名认证。适用于办公区域、闸机通道、酒店、写字楼、学校等需要用到人脸识别闸机的场所。

(1)人脸检测：面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：成都翼闸①参考模板法:首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法：翼闸厂家由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；③样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；④肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法：这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪:面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对：面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：