北京华盛恒辉科技有限公司是一家专业的信息化建设服务单位，公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。
在领域，合作客户包括：航天科工集团、*、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团*研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。
在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、*、国家*、中信银行、华为公司等大型客户。
人脸识别技术的比较维度很多，比如图像比对级的1：1，1：N，N：N;衡量的标准和维度都不同。单单是精确度上面，国内国外的人脸识别技术大多数在开源OPENCV等开源库上进行新规则添加，公司之间的识别正确率差异仅仅在小数点上，提升意义不大，关键的强化方向是商业适用性，使用表现的准确率和高可用性。
人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验*。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。
1vs1，主要用于快速的人脸识别比对，作为身份确认的一种新方式，比如考生身份确认、公司考勤确认、各种证件照和本人确认，由于这些照片源不一定有统一的接口调用，所以一直没有用起来。目前市面上做的都是用户自传照片，比如支付宝的人脸比对。
还有一些公司使用中心返照接口的照片进行消网纹处理，进行比对，我们做过实验，成功率大概只有6成，因为人脸的很多特征点被损毁(不过这个接口在2016年5月已经被关闭，现在只有银行有这个接口)。
可靠的是直接用摄像头跟调用中心的人脸源照片比对。连接人脸库，可以解决很多问题，比如用户对传照片的不信任，对持照拍摄的抵触等，以及未来信息泄露的隐患担忧。特别是P2P，婚恋社交以及各种需要实名上传的医疗APP，并可以通过这种方式直接12306的黄牛票贩，以及*解决远程登记的实名制问题。(从黑市得知，很多大型P2P的整套用户验证照片在拍卖，包括照片、本人持证照片)。
1vsN，这个主要用于部**、失踪人口的全库搜寻、一人多证的重复排查，以此相似度列出相应的结果，可以大大提高排查效率。
N vs N 该算法实际上是基于视频流的帧处理所用，对服务器的计算环境要求严苛，目前的算法系统所支撑的输出率非常有限，需要等待下一代GPU算法，特别是基于CUDA架构的。该应用主要在一些高级赛事会议场合，以及安保公司的人脸警报系统。
在视频级N:N的校验中，如果要提高通过率，很多时候是采取降低准确率的方式;同样在一些比赛中为了降低误识率，大大提高了准确率，所以算法在校验的过程中必须遵循至少一个固定标准，追求的是速度效率还是准确率。
