与传统基于嵌入式平台的单机人脸识别不同，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。

　　人证比对通道，以及立式、桌面式、人证访客等系列产品，在边检口岸、交通场站、银行保险、教育考试、访客登记等场景有着广阔的推广空间，凡是目前查验身份证的场景，都可以推广人证比对系统。然而在引入深度学习算法之前，这一技术有很高风险。众所周知，身份证里的照片像素非常低，而且身份证有效期长达20年甚至永久有效，传统整体建模的方式很难避免20年内人脸外形变化对识别准确率的影响。人证比对算法采用的局部特征分类建模，则可以选取不易产生变化的脸部局部进行采样计算，从而将整体外观变化的影响降到最低，保障了比对的准确度。可以说，正是计算性能不断增加以及深度学习算法的引入，为人脸识别应用的爆发奠定了良好的基础。

　　人脸识别对于门禁应用来说并不是新名词，很多企业都在用人脸识别打卡考勤。传统人脸识别技术采用提取特征点的方式，将人脸作为一个整体进行建模。这种方式受角度、光照、表情、图像质量等因素影响较大，加之嵌入式系统运算能力有限，识别准确率受到限制，也影响了最终用户的应用体验。

　　河南凌锐物联科技是专业生产销售各种智能卡、电子标签、读卡设备的运营商，智能卡应用系统的整体解决方案供应商和服务提供商。公司年产量达到20000万张（IC/ID卡、滴胶/非标卡、可视卡、钥匙扣卡、电子标签等）并广泛应用于教育、交通、旅游、社保、医疗、金融、安防、防伪、电力、煤矿、企业等各个领域。长期合作伙伴有：中国移动、中国联通、中国税务、新开普、新天科技、河南医院、河南公交、河南景区、河南互联网、科密系统、伊拉克铁路及交通局、巴西国家皇宫酒店等。