目前市面上推出的门禁系统种类繁多，通常有密码门禁系统，指纹门禁系统，虹膜门禁系统，人脸识别门禁系统等等，尤其以人脸识别门禁为热门，深受广大用户称赞，但传统人脸识别技术采取模式，仍然受到角度、光照、表情等因素影响，加上嵌入式系统运算能力有限，识别准确率受到限制，导致影响终端用户的应用体验。

　　新一代人脸识别算法大多基于高密度GPU架构硬件，运用深度学习技术，实现人脸建模、比对、检索等功能，并可与各行业平台结合，实现人脸实时报警、身份验证、人证比对、大库检索等应用，构建人工智能及安防大数据解决方案。

　　在高可靠大数据计算的保障之下，新一代人脸识别算法采用局部特征分类建模的方式，细化人体脸部特征差异，不但大幅提升人脸识别的准确率，而且随着训练样本数量的提升，准确率还会不断升级，从根本上改善了人脸识别的用户体验，不仅提升了考勤等简单应用的性能，也为人证比对、人员检索、人脸支付等新应用打开了大门。