应用领域：
1.银行
ATM 机、银行柜台、网上银行等；
2.保险
生存情况调查、在线身份认证、上门营销等；
3.驾校
考生身份认证、路考过程监督等；
4.运营商
SIM 卡实名认证、移动支付等；

高集成度、低功耗
系统基于业界性能强的众核处理器构建，单台标准19英才IU服务器的处理性能是同等X86服务器的3倍，而功耗却不足50W，是同等性能X86服务器的1/10。

核心功能包括：
1.人脸注册
将一个或多个人脸注册到人脸数据库（建模），支持通过照片（静态图片）或实时视频（来自 USB 摄像头、网络摄像机等）进行人脸注册。
同一人可以同时注册多张人脸，支持多个人的批量人脸注册。
系统支持从数据库到数据库的批量人脸注册，该功能可以用于一次性从公安身份证数据库导入所有人脸数据，形成完整的基础人脸库。
2.人脸搜索
在指定人脸库中通过快速比对搜索特定人脸（可能来自一张照片或某个视频流中的截图），可根据要求返回相似度高的 N 个结果并按相似度从高到低排序。
3.人脸比对
提供基于图片的 1:N 人脸比对功能，图片可能来自于照片或视频截图，比对结果为比对源与每一个比对宿的相似度值。
4.人脸查重
主要应用于身份证查重，可通过对身份证人脸库进行两两的人脸比对，找到同一个人拥有多个身份证或同一个身份证号码对应于不同人脸的异常情况。
5.人脸库管理
支持人脸库的查询、删除、修改、新建等管理功能。
可随时查询人脸库中的人脸信息，或对特定的人脸信息进行修改、删除等操作。

人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。
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。
人脸表征。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。

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