傳統上，面部識別算法取決於生物識別數據以進行匹配。但是，隨著實施人工智能法在歐盟內部，面部識別系統的法律地位發生了變化，尤其是在對個人自由和隱私構成風險時。
智能引擎已將這一市場差距確定為不取決於生物識別技術的面部識別。該公司聲稱已經通過使用神經網絡來解決這個問題，該神經網絡以類似於人類視覺識別的方式進行了訓練，可以比較面部圖像。
根據Smart引擎，AI驅動的過程涉及三個步驟：圖像獲取，文檔識別和麵部匹配。該過程是通過標準攝像頭獲取實時圖像，並從ID文檔中提取面部照片。然後，AI算法比較了實時圖像和文檔圖像“端到端”，以確定它們的相似性，以公司與人類匹配的“眼睛”相比。
智能引擎強調，其技術通過避免使用敏感的生物特徵識別信息來解決用戶隱私的關鍵問題（如AI ACT所定義）。該公司認為，這種方法將增強用戶信任，法規合規性和安全性，從而促進其在歐盟中廣泛採用其技術。
此外，對無需互聯網連接的無互聯網連接操作的監視技術的需求正在增長。 Smart引擎的AI驅動解決方案旨在在這種自主環境中運行，從而促進其在各個行業之間的更廣泛的實施和集成。
智能ID引擎的面部驗證軟件模塊利用數據綜合來消除其算法訓練的偏見。這涉及以支持機器學習模塊的訓練來創建人工數據點算法，該模塊用於生成代表各種人口組的各種面部圖像。
這智能ID引擎與各種各樣的設備和平台兼容，包括基於X86和ARM架構的設備和平台，使該解決方案更容易訪問廣泛的用戶群。它支持在運行Windows，Linux，Android和iOS操作系統的設備上集成。
採用以隱私為中心的方法，智能引擎可確保任何個人和生物識別信息都不會傳輸到第三方服務，也不會保存或存儲。為了增強用戶信任，該解決方案符合HIPAA，GDPR和CCPA等領先的隱私法規。
面部識別解決方案採用可持續方法，最大程度地減少了與AI培訓和部署相關的碳足跡。智能引擎顯示，該技術優化了用於實時面部驗證的算法，該軟件可保持高效率而不會損害準確性。
