人脸识别技术可以使用多种算法和方法，包括传统的统计模型、机器学习算法和深度学习算法。深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），在人脸识别领域取得了重大突破，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
然而，人脸识别技术也存在一些挑战和问题，如光照变化、遮挡、姿态变化和年龄变化等。此外，人脸识别技术也引发了一些隐私和伦理问题，如个人隐私保护和种族、性别偏见等。
尽管如此，人脸识别技术在各个领域都得到了广泛应用，并且随着技术的不断发展，人脸识别技术将在未来继续发挥重要作用。
人脸识别系统采用C/S构架设计，简洁，用户友好，管理与维护方便。
双算法融合，多模式识别（1：1/1：N）。
安装方便快捷，应用场景广泛，易维护。
可无需注册直接与芯片内存储照片做比对。
符合人体工程学设计，0.01秒快速识别，无需驻留配合设备做身份验证。
商业楼宇中企业或部门众多，属性不同，在其中工作的人员也是特定人员，处于保密原则，不属于该办公楼的人员平常并不被允许进入。在大楼的主要出或大厅可部署人脸识别通道闸机，可根据实际场地的面积、距离组合部署单通道、双通道或多通道。
人脸识别通道闸机可组合成多通道，或设置为进出单向模式。人脸识别闸机终端上的授权信息可通过网络链路，直接由云端推送到终端。
部署通道闸机的形式，可免去设置大门，空间感通透，引导人员的进出规范，避免造成拥挤。
