福盈科技（深圳）有限公司的產品主要有照片人臉識別開發、身份證人臉識別一體機開發、智能人臉識別系統, 人臉比對算法的輸入是兩個人臉特征（注人臉特征由前面的人臉提特征算法獲得），輸出是兩個特征之間的相似度。人臉驗證、人臉識別、人臉檢索都是在人臉比對的基礎上加一些策略來實現。相對人臉提特征過程，單次的人臉比對耗時極短，幾乎可以忽略。
韶關市身份證人臉識別一體機廠家，現代人臉識別系統僅需要用戶處于相機的視野內（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶非常友好的生物識別方法。
照片人臉識別開發，自七十年代以來，人臉識別已經成為了計算機視覺和生物識別領域被研究很多的主題之一。基于人工設計的特征和傳統機器學習技術的傳統方法近來已被使用非常大型的數據集訓練的深度神經網絡取代。
身份證人臉識別一體機開發，人臉信息的分析與比較需要大量數據資料來支持。例如，人臉信息的分析需要一個龐大的數據庫，其中包括人臉識別系統、圖像處理軟件等。因此，對于人臉信息的分析需要大量資料來支持。
智能人臉識別系統，人臉識別技術的應用，不僅有助于提高人們的生活質量和社會文明程度，也將對我國社會經濟發展起到積極推動作用。人臉識別技術是指通過人臉識別系統，在人的面部、眼睛和手臂上進行的一系列圖像信息采集、圖像信號傳輸和處理。
目前，我國已經有數家醫院應用了這一技術，并且取得了良好的效果。但是，由于我國人臉識別技術起步較晚、發展水平不高等諸多原因，使得我們在識別人臉的同時也面臨著很大的困難。首先是識別人臉的方法還不夠。我們 人臉識別技術主要是通過數字化技術來實現，而數字化技術在識別人臉上存在著一些題。其中突出的就是人面部識別題。
在人臉識別技術研究中，人臉識別技術是有發展潛力和前景的領域。目前我國人臉識別技術主要分為三個方面一是人臉數據庫，包括身份信息、個性化照片、文本信息等；二是數碼照片存儲系統，如數碼相機、手機等；三是電子郵件系統。這三種系統可以實現身份認證和信息共享。
人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。比如，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。
卷積神經網絡（CNN）是人臉識別方面很常用的一類深度學習方法。深度學習方法的主要優勢是可用大量數據來訓練，從而學到對訓練數據中出現的變化情況穩健的人臉表征。
人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。 人臉識別算法誕生于七十年代初。自那以后，它們的準確度已經大幅提升，現在相比于指紋或虹膜識別等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。
