静态人脸识别是指被识别的人，处于静止状态或配合状态下，采集其人脸图像，进行人脸识别。动态人脸识别是指被识别的人，处于移动状态或步行等非配合情况下，采集其人脸图像，进行人脸识别。静态人脸识别设备由于需要当事人配合、且采集人脸交互需要1－2秒时间，采集的人脸图像质量高，一般应用于当事人对时间不敏感或对采集人脸并不十分反感的场景。例如：金融开户、人脸门禁、身份识别、网吧身份证核查、访客登记、实名制验证等场合。动态人脸识别不需要当事人的配合，因此，一般应用于对当事人行为无干扰或当事人不感知的场景，例如：车站、机场、码头的案犯抓逃，VIP识别，重点人脸管控等。

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。1) 牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个较好的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。2) 牌照字符分割:完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。3) 牌照字符:识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽，电子快门调节，宽动态功能等来实现抓拍车牌：强光屏蔽：在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，人脸识别一体机批发把图像中最亮的部分遮挡。在交通监控中，一般可将大灯的强光遮挡，从而将车牌较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机最大的缺点就是软件分辨不清，无人值守人脸识别一体机对于图像最亮部分界定不清，有可能将车牌号码也遮挡。同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多，效果各方反映不一。

北京市交通委24日发布系列措施，提高道路车牌识别收费系统识别准确率。对车牌识别，优化了车牌颜色识别算法，改进了夜间因反光造成的识别问题，对遮挡摄像头的树木进行了修剪。对计费误差，通过电子收费系统与前端设备数据交换校验，降低了错误订单量；同时规范人工服务流程，防止出现不完整订单。对“审核时间长”的问题，增加了本地车牌信息自动匹配校验功能，效率显著提升。目前，本地车牌审核只需几小时，一次性审核通过率达90%以上。对停车费“过高”的问题，明确停车费执行标准是2011年4月1日由北京市发展改革委制定的，没有调整