雖然各地都進行嚴格的從業人員培訓和持證上崗等機制，仍未能解決非專業司機操作的現象。為了杜絕此現象的發生，特開發此設備。本設備具有指紋識別及司機管理一體系統，具有超級管理員，管理員，司機三級管理權限，操作方便快捷。

人臉識別系統通常由以下構建模塊組成：
人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標。如圖 3a 所示。
人臉對齊。人臉對齊的目標是使用一組位于圖像中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點，在簡單的 2D 對齊情況中，即為尋找適合參考點的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊后的人臉圖像。更復雜的 3D 對齊算法(如 [16])還能實現人臉正面化，即將人臉的姿勢調整到正面向前。
人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板(template)。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。
人臉匹配。在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬于同一個主體的可能性。
人臉檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復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
首先設計一個或數個標準人臉的模板，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人臉規則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
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中也可綜合采用。
內置高容量電池
　　系統內置高容量可充電電池，在系統斷電的情況下仍可以正常運行3小時以上，避免了施工升降機每次開門后由于施工升降機斷電而導致人臉識別系統無常工作的情況。

施工電梯指紋識別系統簡介
　　施工升降機已經成為建筑工程必不可少的設備之一，近年來施工升降機事故時有發生，究其原因，管理不到位、缺乏科學性，是造成施工升降機事故的根本原因。
高集成度、低功耗
系統基于業界性能強的眾核處理器構建，單臺標準19英才IU服務器的處理性能是同等X86服務器的3倍，而功耗卻不足50W，是同等性能X86服務器的1/10。
圖像質量檢測
圖像質量的好壞直接影響到識別的效果，圖像質量的檢測功能能對即將進行比對的照片進行圖像質量評估，并給出相應的建議值來輔助識別。

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*的人像與數據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，從數據庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有*的人像存在。

在我們平時經常使用的方便上下的垂直電梯，也引進了這樣的高新技術。通過一個液晶屏或者攝像頭“刷臉”，確認無誤之后才可以開啟電梯門并操控電梯。這一項技術還引進到一些建設工地的施工電梯。在中建四局珠海公司的工地項目，建筑施工電梯人臉識別系統被廣泛推廣。
人臉識別系統以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛采用區域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。2006年，美國已經要求和它有出入免簽證協議的國家在10月26日之前必須使用結合了人臉識別的電子護照系統，到 2006年底已經有50多個國家實現了這樣的系統。2012年4月，鐵路部門宣布車站安檢區域將安裝用于身份識別的高科技安檢系統人臉識別系統；可以對人臉明暗偵測，自動調整動態曝光補償， 人臉追蹤偵測，自動調整影像放大。

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