运用 Cascade CNN 算法，在 FDDB 上 100 个误检条件下，召回率超 92%。无论是在复杂的光照环境，还是面对不同角度、姿态的人脸，都能迅速且精准地检测到人脸，不放过任何一张有效人脸，确保后续比对的准确性。

支持 5 点和 81 点定位，采用 FEC-CNN 算法，在 300-W Challenge Set 上平均定位误差（根据两眼中心距离归一化）达 0.069。能够精确锁定人脸五官的关键位置，为准确提取人脸特征奠定基础。

利用 ResNet50 算法，在通用 1：N+1 场景下，当错误接受率 1% 时，1000 人底库首选识别率超 98%，5000 人底库首选识别率超 95%。快速准确地提取人脸特征并进行比对。

集成双目活体检测技术，有效抵御照片、视频等伪造攻击，确保比对的对象为真实活体，极大提升了识别过程的安全性，防止非法人员通过伪造手段蒙混过关。

支持自由切换 1:N/1:1 识别模式，在 1:N 模式下，比对效率高达 0.8s。可根据不同的应用场景和需求，灵活选择合适的识别模式，满足多样化的使用要求。

支持 30000+ 的人脸比对库及 16 万条识别记录，具备完善的人脸底库管理功能。包括人脸特征的注册、删除、清空、保存、加载等操作，方便用户高效管理数据。

服务器端可灵活配置分布式计算架构，将计算任务分摊到多个节点并行处理。面对大规模人脸比对任务，能显著缩短比对时间，提升整体运算效率。

可实时接入多路高清视频流，对视频中的人脸进行持续监测与分析。在视频监控场景下，能实时跟踪人员行动轨迹，当检测到目标人员出现时，即刻触发预警机制。

算法内置智能缓存系统，可自动存储近期高频访问的人脸特征数据。当再次比对相同或相近人脸时，优先从缓存中读取数据，减少重复计算，进一步加快比对速度。

整体识别率≥99%，在行业内处于领先水平，有效减少误判和漏判情况，为用户提供高度可靠的识别结果，确保身份验证的准确性。

识别速度≤100ms，人脸识别时间小于 0.8s，能够快速响应用户需求，极大提高通行效率和业务处理速度，减少人员排队等待时间。

算法经过大量实际场景的测试和优化，能够适应各种复杂环境，包括强逆光、暗光、高温、低温等恶劣条件，始终保持稳定的运行状态。

采用标准 C++ 开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持 x86 架构（Windows、Linux）和 ARM 架构（Android），可轻松与各类系统集成。

依托中科院计算所的科研力量，持续投入研发资源，不断对算法进行优化和升级，以适应不断变化的市场需求和技术发展趋势。

服务器端架构针对高并发场景进行深度优化，能够同时处理海量人脸比对请求，在大型活动安保、交通枢纽高峰期等场景中保持高效稳定运行。