1.重视稳定度:随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段最需要注意的重点反而是"稳定度"。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。2.确实实测:几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否"言过其实"。因为台湾是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。

(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：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：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：

车牌识别系统的工作原理，一个车位对应为一辆车，如果您有多辆车，一个车位可以录入多个车牌（一个车位登记不超过三辆车）当A车先进入园区停放，B、C车再进入园区则记为临停，当A车驶出园区，那么B或C车进入园区则正常停放，不计入临停。龙城国际物业服务中心需要业主提供身份证（核实业主身份）、行驶证、驾照是为确保业主信息和车辆信息的准确性，新系统投入使用后避免因登记车牌和实际使用车牌不匹配给您造成不便。如您的车牌信息未发生改变，我们将按照原始登记信息进行录入，在使用过程中因车牌信息有误导致车辆不能正常通行，请前往物业服务中心改车牌信息。

(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。