受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免的存在一定的倾斜，需要一个矫正和定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。本系统使用独创的精心设计的快速图像处理滤波器，计算速度快，利用车牌整体信息，避免了局部噪声带来的影响，另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行定位，进一步减小非车牌区域的影响。本的车牌识别系统，对于倾斜车牌图片的支持要更多，一般的车牌识别软件，支持的倾斜角度是±5°，该车牌识别软件，能支持±45°的倾斜角度，并且通过内部倾斜校正算法，不会因为倾斜角度的增加而降低识别率。
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 ** 。