自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。 在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市局建设的《停 ** （场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
人脸识别门禁可以有企业考勤的难点痛点。比如刷卡门禁考勤，员工忘了带卡亦或是员工代打卡作假等问题一直是比较难解决。而指纹识别门禁考勤，也可能存在员工指纹易被 ** 、手指破损或者沾水等会造成识别不了等问题。这些问题企业的考勤造成了不小的困扰，但是人脸识别技术的发展可以解决这些难点痛点。考勤管理方面，仅需员工“刷脸”通行即可完成，并且人脸作为具有唯一性的生物特征，难以造假 ** 。