人脸识别设备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。是对生物体西安人脸识别设备（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、小区人脸识别设备掌纹识别、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。

在人脸识别设备未出现之前，人们采集信息的方法较为麻烦，而当时也没有一个简便的方法给到人们。当人脸识别技术出现后，人们采集信息的方法不仅简便很多，还为人们的安全增添了很大的保障。智能人脸识别采用的是3D智能活体人脸识别，识别率不低于99%，可存储5000张人脸，不论是在小区还是在工地，都可以运用。真地智能人脸识别无论在怎样的环境下都可以识别人脸信息。当户外环境的光线不太明朗时，或者是在夜晚时，真地智能人脸识别并不会受任何环境的影响而识别不出人脸信息。若小区安装了人脸识别，在有人尾随小区住户的情况下，人脸识别绝对会将尾随人员阻挡在门外。真地智能人脸识别只会识别出后台系统中录入的人脸信息，从而进行开闸。若你的人脸信息不在后台系统中，就算认证人脸识别，通道闸也不会开闸，反而人脸识别会语音播报，若有人强行闯入，则会想起警报，提示安保人员。在通行上，人脸识别极大地保障了人们的出行安全。

车牌自动识别系统 收费管理系统一进一出管理系统方案：一、车牌识别系统车牌识别模块属于纯软件识别方式，可根据客户需求抓拍车辆全景图片及特写图片，完成车辆特征的判断，结合触发机制，系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、车牌号码等基本信息。车牌识别模块技术参数：①、收费站车别识别系统可大大提高识别准确率：白天车辆号牌识别准确率大于97.7%；夜间车牌识别准确率92%以上。②、车辆捕获率采用地感触发方式，监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99.9%以上（建议采用这种触发方式）。采用视频触发方式，监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达90%左右。

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。