在計(jì)算機(jī)信息處理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的采集是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)，這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)系統(tǒng)的分析和過濾，終成為影響我們決策的信息。
在信息系統(tǒng)早期，相當(dāng)部分?jǐn)?shù)據(jù)的處理都是通過人工手工錄入，這樣，不僅數(shù)據(jù)量十分龐大，勞動(dòng)強(qiáng)度大，而且數(shù)據(jù)誤碼率較高，也失去了實(shí)時(shí)的意義。為了解決這些問題，人們就研究和發(fā)展了各種各樣的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，將人們從繁沉的重復(fù)的但又十分不的手工勞動(dòng)中解放出來，提高了系統(tǒng)信息的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，從而為生產(chǎn)的實(shí)時(shí)調(diào)整，財(cái)務(wù)的及時(shí)總結(jié)以及決策的正確制定提供正確的參考依據(jù)。

人臉識(shí)別，特指利用分析比較人臉視覺特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù)。人臉識(shí)別是一項(xiàng)熱門的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究領(lǐng)域，人臉追蹤偵測，自動(dòng)調(diào)整影像放大，夜間紅外偵測，自動(dòng)調(diào)整曝光強(qiáng)度；它屬于生物特征識(shí)別技術(shù)，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個(gè)體。

訓(xùn)練模塊主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和模型訓(xùn)練模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對車牌圖片進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、增強(qiáng)對比度等；模型訓(xùn)練模塊采用DNN模型，對預(yù)處理后的圖片進(jìn)行訓(xùn)練，輸出訓(xùn)練模型。

識(shí)別模塊主要包括圖片預(yù)處理模塊和模型識(shí)別模塊。圖片預(yù)處理模塊根據(jù)待識(shí)別的車牌圖片，對其進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、增強(qiáng)對比度等；模型識(shí)別模塊采用訓(xùn)練好的DNN模型，將預(yù)處理后的圖片輸入模型，輸出識(shí)別結(jié)果。