Sử dụng phương pháp MTCNN tỷ lệ lỗi thấp và nhanh để phát hiện khuôn mặt của từng khung hình trong video được quay ,sử dụng các phương pháp tăng dữ liệu. Mở rộng lượng dữ liệu và đa dạng hóa dữ liệu.Cải thiện tính tổng quát của mạng nơ-ron; về mặt nhận dạng, mạng nơ-ron tích hợp mạng nơ-ron được kết nối đầy đủ (Mạng nơ-ron thần kinh, CNN) được xây dựng để tự động trích xuất các đặc điểm của dữ liệu đào tạo để cung cấp một lượng lớn đặc điểm. Cải thiện độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt lên hơn 99%

Với việc bổ sung cơ sở dữ liệu có thể xác định khuôn mặt ,có thể tạo một khu vực kiểm soát truy cập hoàn chỉnh để sử dụng an toàn trong cộng đồng và các chức năng mạnh mẽ của phần mềm có thể được tạo thành cơ sở dữ liệu khuôn mặt động bằng cách tìm kiếm khuôn mặt và so sánh mối quan hệ nhóm khuôn mặt tương đồng với nhau, Với việc bổ sung vào dòng thời gian, các ứng dụng thông minh có thể phân tích được vị trí nhân viên đã từng tới.