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。

人脸识别设备是人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。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。

在众多车辆中，总不会缺少“黑名单”车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、闯祸逃逸及违章车辆等，一个一个去查太麻烦了，有什么设备可以自动监测呢？车牌识别系统便能如此。只要将违规车辆的号码牌输入到后台系统中，一旦这种非法车辆出来活动，在车牌识别系统监测的路口监测到之后，后台系统便会发出警报，正确率高达99%。车牌识别系统的功能远远不止于此，真地智能车牌识别系统更是在无限的可能中继续探索，不断追求更大的发展。

呼和浩特白塔长沙工地管理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，工地管理系统厂家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。

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。