(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的"面纹编码"方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中准确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息。深度剖析移动端车牌识别与PC端车牌识别有何不同，车牌识别又分为PC端车牌识别与移动端车牌识别及服务器端车牌识别，移动端车牌识别扫描识别OCR技术是易泊开发的基于移动平台的车牌识别软件开发包，支持android、ios等多种主流移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像，然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。移动端车牌识别扫描录入技术：支持平台:Android、iOS系统支持二次开发:提供Android开发JAR包，iOS平台.a静态库应用车牌识别识别模式:首创视频预览模式

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。

系统具备“一张图”管理功能，在集团页面可通过一张图，实时了解集团下辖各分公司信息，并可进入二级图层了解“分公司一张表”、“工地一览表”、“项目排名表”、“设备一张表”、“报警一张表”、“违规一张表”等具体信息。系统支持用户分级管理，集团平台负责管理集团用户，分公司用户负责管理分公司用户及所属工地用户。创建用户时明确用户所属分公司/区域公司、所属劳务公司、对应的上级管理者、以及账户所对应的角色（管理员、分公司用户、劳务公司用户、工地监管员等）

呼和浩特白塔南通实名制系统国际机场日前对外消息称，中科院重庆绿色智能技术研究院为呼和浩特机场航空安保部提供的8套人脸识别设备已全部安装调试完成，至此该机场正式开启人脸识别安检新模式。记者了解到，该机场开启的人脸识别安检新模式，实名制系统价格也成为中国国内第一批试用人脸识别系统的机场之一。目前该机场所有安检通道都已嵌入人脸识别系统。据悉，该系统的核心是进行身份证和人像的对比，系统可以提取身份证内的信息与现场拍摄到的身份证持有者图像进行对比，快速的识别出证件与证件使用人是否相一致。人脸识别系统人均检查时间约为2秒，较于人工验证的20秒，大大降低了核查时间，且识别率达到90%以上。