人脸门禁在企事业园区、办公大楼等场所利用人脸识别技术在门禁系统中做通行权限"钥匙"，通过抓拍人脸与预先录入的人脸库比对，对不同区域、不同门禁点、不同时间段的进出权限，通过人脸这张的"卡片"来做判断，控制建筑物内门禁系统的开启。主要以人脸识别控制设备为主，在人脸的基础上还搭配IC卡、指纹等多种方式做组合验证，在安全性上得到进一步的加强与。
人脸识别器系统集成机械、软件、电子、控制等关键技术，实现对施工升降机驾驶员的有效管理，防止非驾驶员造成的施工升降机安全事故，防患于未然。系统安装于施工升降机轿厢内，不影响原有系统功能，驾驶员身份识别成功后，即可启动升降机。产品简单易用，性能可靠，能够满足施工升降机的管理要求。
人脸识别器利用3D图像处理技术从视频中提取人脸凹凸逻辑数字特征，再利用生物统计学、物理光学的原理转化为数字信息，通过小型计算机运算和转化，然后建立起人脸3D数学模型，将芯片中记录的照片数据与边检处摄像头拍摄的照片通过计算机进行比对，确认是否为同一人。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找适合参考点的佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。
在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板(template)。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
