雖然人臉識別解放了雙手、告別了密碼和二維碼，但當“刷臉”和“錢”緊密綁在了一起，不管是廠商還是用戶都難以瀟灑，不得不謹慎對待，動態人臉識別技術是目前創業熱度最高的細分領域，尤其是金融和安防場景，將成為創業公司的重點布局場景。
出現這種情況首先應該進行下面幾項檢查：攝像機是否有圖像數據輸出;鏡頭驅動線是否斷裂或者連接正確。攝像機與控制板的連接線是否連接正確。識別系統是否有圖像輸出，檢查視頻線是否接入識別器模擬視頻輸入接口等。
車牌識別停車場系統它和傳統停車場系統相比有效地封堵了一些收費漏洞，在出入口處可以對每一筆停車收費記錄進行保存，停車場管理人員可以隨時查看和下載收費報表，避免了一些非法開閘的現象出現。
不論車牌識別系統是軟識別仍是硬識別，其適用的都是軟件識別，中心識別算法都是相同的，僅僅軟件識別大多工作在PC上，硬件識別大多工作在DSP上，因為車牌識別算法硬件識別工作在封閉的Linux體系內。
人臉識別機或者人臉閘機采用雙目攝像頭和紅外識別人臉技術，抗干擾性強，可以降低光照等外部環境和位置的影響，精確提取人臉屬性進行真人動態比對，識別誤差大幅度減小。
視頻漏洞是預先將動作路程視頻，對著檢測系統進行播放，但播放器的屏幕對著攝像頭成像，其人臉的真實度有較大的差別，通常存在反光、倒影、模糊、失真等弊端，相對也是比較好甄別。
人臉識別門禁系統在管理應用上也更加智能便捷。以往社區人員發生變動，需要及時更換指紋、磁卡和鑰匙。人臉識別門禁投入應用之后，新入住的用戶只需要在社區管理處等級人臉信息，即可自由進出，后臺也可以快速刪除搬走人員的信息，大大節省社區人員變動管理成本。
人臉識別系統給小區帶來的好處很多，可以識別很多人，可以在居民無意識狀態下獲取人臉圖像，提取人臉特征，而且無需接觸機器，沒有通行感，結果直觀，操作方便，使用更多的小區。但是，面部識別出入室系統的選擇，需要選擇好的產品和管理系統，帶來更好的體驗。
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，當指定的人像在攝像頭拍攝的范圍內移動時自動地對其進行跟蹤。
無論是公共設施，或是私人設施，都有可能建立收費關卡，從而像通過的車輛收取費用，車牌識別系統在這一場景下，就能夠以識別車牌的方法，來對各種車輛進行收費，能夠節省人力，從而在時間方面，也會大大縮短。
能夠辨認整張卡的正確辨認率=整張卡正確辨認的牌照總數/手動讀取的牌照總數。這三個指標決議了車牌識別系統的辨認率，例如可信度、誤辨認率等。中間結果是車牌識別過程。
隨著車牌識別逐漸進入到我們的生活中，也慢慢的成為了城市智能交通、停車場管理系統的一個重要組成部分，也促使很多停車場收費系統紛紛引進車牌自動識別技術，雖然國內裝有車牌識別技術的停車場也有很多的選擇，但是由于存在地域的差異。
車牌識別在停車場系統的應用是指從過往的車輛里提取其車輛的獨一車牌號碼進行辨認,而攝像頭抓拍到的圖片因外在環境的干擾相對復雜一些，所以使得停車場管理系統取出車牌號碼的速度、清晰度和準確率受其很大影響。
隨著私家車數量不斷的增多，車牌識別系統也逐漸的被大家所熟知，市面上的車牌識別系統質量參差不齊，用對產品與架構，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，工程商與系統整合商需要多方配合及了解。
相信不少車主近兩年在各個停車場都經常會見到車牌識別系統，但也有部分朋友會問小編，智能車牌識別系統既然可以識別有車牌的車輛進行管理，那么管理無車牌的車輛呢？
通常建議車輛調整車輛前部再進入識別區域，以便可以抓取到高清的車牌照。相機的水平角度應保持在20度和40度之間。具體細節需根據現場環境調整車牌拍攝機的角度。
除此之外，極端天氣也可能導致車牌設別系統性能的不穩定，例如暴雨、風沙、暴雪天氣會造成車牌被遮擋或者看不清，這就導致了車牌設別計算機在工作時會受到很大的影響。
可信賴的車牌識別系統通常由口碑度良好的機構進行負責創建，前期早已做了大量市場調研，因此在功能的設置方面會尤為關注實用性的體現。凸顯出安裝車牌識別系統的好處在于用時快、數據準確，即便當天出入車輛絡繹不絕，照樣能快準穩的識別出車牌號碼。
不管是使用地感線圈還是紅外觸發，車型的影響都是顯而易見的，大車與小車的觸發位置即使在低速的情況下也可能超過0.5米，當超過1米時，捕捉的圖像可能不是最清晰的。
相信不少朋友都遇到過這種情況，就是去一個大型的商場的停車場停車之后，有時候會找不到自己的車。那么，如何快速的找到停車位并把車輛停放好？或者當你把車輛停放好了以后卻不記得把車停放在了哪個位置？針對這一問題，現在很多停車場系統廠家都在推出車位引導系統、反向尋車系統等。
