(1) 高安全性：用戶可自定義數(shù)據(jù)的安全級別

(2) 系統(tǒng)組網(wǎng)，分級管理成熟產(chǎn)品系統(tǒng)級應(yīng)用解決方案，三網(wǎng)融合，數(shù)據(jù)云采集，設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)，深度挖掘，大數(shù)據(jù)分析、事件預(yù) 警、事故預(yù)防提供有效數(shù)據(jù)。

(3) 黑名單預(yù)警，人臉查詢首創(chuàng)黑名單預(yù)警、白名單無證自動識別，有效預(yù)防違fa暴li事件fa生

(4) 可追溯：自動保存所有通行記錄, 同時(shí)提供便捷的查詢統(tǒng)計(jì)功能。

迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?

非強(qiáng)制性：用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”；非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；

并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識別；

除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。

主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些1能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投1票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。