主要功能特色包括：
1.靈活的系統(tǒng)擴展性
基于先進的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，支持動態(tài)擴充人臉匹配服務(wù)器，實現(xiàn)千萬級甚至億級海量人臉庫的支持。
2.的人臉比對性能
單臺人臉匹配服務(wù)器每秒可完成 2000 萬人次實時比對，從人臉檢測到人臉識別耗時不足 200ms。在百萬人臉庫規(guī)模下，人臉比對結(jié)果前 10 位的命中率在95%以上
3.對人臉的寬容度高，具備人臉姿態(tài)矯正功能，當人臉左右上下傾斜在 25 度以內(nèi)時不會影響識別結(jié)果。
支持基于可見光環(huán)境下的人臉識別，人臉識別結(jié)果受光線變化影響小。
對于人臉的變化，包括表情、胡須、眼鏡、發(fā)型、年齡等，算法均具有良好的適應(yīng)性，不影響識別準確度。
4.支持移動終端
系統(tǒng)客戶端可運行在基于 Android 或 iOS 的移動終端上，可通過移動終端進行實時人臉采集與人臉比對。
人臉識別系統(tǒng)以人臉識別技術(shù)為核心，是一項新興的生物識別技術(shù)，是當今國際科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。它廣泛采用區(qū)域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學(xué)原理于一體，利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學(xué)的原理進行分析建立數(shù)學(xué)模型，具有廣闊的發(fā)展前景。2006年，美國已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國家在10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉識別的電子護照系統(tǒng)，到 2006年底已經(jīng)有50多個國家實現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。2012年4月，鐵路部門宣布車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)；可以對人臉明暗偵測，自動調(diào)整動態(tài)曝光補償， 人臉追蹤偵測，自動調(diào)整影像放大。
人臉識別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用：人臉識別出入管理系統(tǒng)、人臉識別門禁考勤系統(tǒng)、人臉識別監(jiān)控管理、人臉識別電腦安全防范、人臉識別照片搜索、人臉識別來訪登記、人臉識別ATM機智能視頻報警系統(tǒng)、人臉識別監(jiān)獄智能報警系統(tǒng)、人臉識別RFID智能通關(guān)系統(tǒng)、人臉識別公安罪犯追逃智能報警系統(tǒng)等等。
適用范圍： 公園、工廠、超市、小區(qū)廣場、會議中心、體育場館、學(xué)校、醫(yī)院、住宅區(qū)、商業(yè)街、大型農(nóng)貿(mào)市場等公眾活動和聚集場所的重要部位，酒店（賓館）、餐飲、娛樂場所、辦公樓的大堂出入口、電梯和其他主要通道等室內(nèi)外范圍的監(jiān)控錄像用途。
功能模塊：
人臉捕獲與跟蹤
人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù)，當*的人像在攝像頭拍攝的范圍內(nèi)移動時自動地對其進行跟蹤。
人臉識別比對
人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是*的人像與數(shù)據(jù)庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指，從數(shù)據(jù)庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有*的人像存在。
人臉建模與檢索
系統(tǒng)可以將登記入庫的人像數(shù)據(jù)進行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板（人臉特征文件）保存到數(shù)據(jù)庫中。在進行人臉搜索時（搜索式），將*的人像進行建模，再將其與數(shù)據(jù)庫中的所有人的模板相比對識別，終將根據(jù)所比對的相似值列出相似的人員列表。
真人鑒別
系統(tǒng)可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一張照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術(shù)需要使用者作臉部表情的配合動作。
圖像質(zhì)量檢測
圖像質(zhì)量的好壞直接影響到識別的效果，圖像質(zhì)量的檢測功能能對即將進行比對的照片進行圖像質(zhì)量評估，并給出相應(yīng)的建議值來輔助識別。

操作簡單
　　系統(tǒng)正常使用時，只需要啟動設(shè)備，人臉識別通過即可正常駕駛施工升降機。
技術(shù)原理：
人臉識別內(nèi)容
人臉識別技術(shù)包含三個部分：
(1)人臉檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設(shè)計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學(xué)習(xí)法
這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態(tài)目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存儲若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
人臉識別技術(shù)的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法?！边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。
先進的特征提取算法
采用獨特的自適應(yīng)的分層特征學(xué)習(xí)算法，再現(xiàn)系統(tǒng)能針對任意的識別任務(wù)通過學(xué)習(xí)自動生成優(yōu)的特征提取，從而不斷增加新的檢索特征，具有其他系統(tǒng)無法比擬的自學(xué)習(xí)性和可擴展性。
斷電保護，在意外斷電的情況下系統(tǒng)能夠依靠備用電源將設(shè)備進行安全鎖定，提高設(shè)備安全性。

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