基本上，该算法基于特征脸方法，该方法表示一种PCA方法，其中使用一小组显著特征来描述人脸图像之间的变化。这些面是一组向量，称为特征值或主成分。目的是使用一个真正的开源平台来设计一个汽车安全系统，在这个系统中，可能的威胁可以通过接口的物联网板来感知。开源开发是当今时代设计和开发项目的可靠手段。为此，我们将使用一个树莓派开发板，一个通用的传感器屏蔽，适合树莓派板和智能手机来实现这个想法。目标是要有一个设备，可以帮助用户保护其车辆，并在车辆被盗时将其取回，这是正在使用拟议的系统实现的。
人工智能安全系统能够在编程时自主完成任务，同时采用机器学习技术通过分析可观察模式来调整其操作行为。安全系统中的机器学习通过系统向用户发送关于潜在问题的警报，然后提示用户指示系统如何正确地处理该事件。通过教导系统对特定数据集的适当响应，人工智能安全系统将该知识应用于前进的相同数据集，从而学习如何改进其自身功能以更好地服务于用户。
安全系统具有高级分析功能，可提供有关系统区域内数据的实时分析。人工智能安全系统对所设对象都会进行处理，对预期轨迹和意外的行动进行识别，这比人类保持精确和有见地的细节记录能力要全面得多。 广泛的应用 人工智能安全技术的应用范围广泛。功能包括面部识别软件、车牌照相机、活动监控、停车场管理、施工现场监控、社区资源洞察、医疗机构患者监控、员工/租户管理以及工作场所/办公室/仓库/住所监控。
