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（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、自主硬件研发：针对智能车牌识别系统研发出的硬件产品，智能车牌识别摄相机，其识别率、识别速度主要技术指标位列行业前茅，并推出满足不同环境，不同性价比的智能车牌识别摄像机系列。2、拥“私人订制”的车牌识别系统：智能车牌识别系统在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度、计费系统等方面都要有卓越发展，并且支持岗亭收费、中央收费、移动支付收费，停车云平台数据上传等，以广泛的通用性、卓越的系统稳定性和良好的用户体验受到业内好评。同时不同物业停车场管理者对应用的个性化需求越发凸显，具备有研发实力和软件对接服务能力，给客户提供个性化的服务更显其重要。3、拥有“傻瓜式”安装调试方法，节省时间和人力成本：智能车牌识别系统摄像机高度集成，支持地感线圈触发、视频流触发、地感+视频触发工作模式，安装施工简便，节省大量安装和维护成本。加之远程云系统应用平台，为设备的安装调试和服务提供了实时的远程技术支持，使得客户使用设备更得心应手，简洁方便。

可见光人脸识别设备：在可见光环境下（太阳光、日光灯等照明光源），采集的人脸图像，进行人脸识别，适合在光线好的条件下应用。主动近红外人脸识别：在主动红外光源环境下（太阳光、日光灯等照明光源），采集的人脸图像，进行人脸识别。采用主动红外光源是为减弱环境光对人脸成像造成不利的影响（逆光、侧光、强光、弱光），红外主动光源位于不可见波段，不会伤害人的眼睛，而中／远红外波段成像会损失物体表面大多数信息，所以近红外是好的选择。由于近红外无法在中、远距离采集人脸图像，并且要求底库的人脸图像也是近红外模式下采集的照片，因此其存在比较大的应用局限性，目前主要用于人脸考勤、门禁。在现阶段的实际应用中，可见光的人脸识别的应用更加广泛。

北京市交通委24日发布系列措施，兰州实名制系统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，实名制系统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

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。