传统上，面部识别算法取决于生物识别数据以进行匹配。但是，随着实施人工智能法在欧盟内部，面部识别系统的法律地位发生了变化，尤其是在对个人自由和隐私构成风险时。
智能引擎已将这一市场差距确定为不取决于生物识别技术的面部识别。该公司声称已经通过使用神经网络来解决这个问题，该神经网络以类似于人类视觉识别的方式进行了训练，可以比较面部图像。
根据Smart引擎，AI驱动的过程涉及三个步骤：图像获取，文档识别和面部匹配。该过程是通过标准摄像头获取实时图像，并从ID文档中提取面部照片。然后，AI算法比较了实时图像和文档图像“端到端”，以确定它们的相似性，以公司与人类匹配的“眼睛”相比。
智能引擎强调，其技术通过避免使用敏感的生物特征识别信息来解决用户隐私的关键问题（如AI ACT所定义）。该公司认为，这种方法将增强用户信任，法规合规性和安全性，从而促进其在欧盟中广泛采用其技术。
此外，对无需互联网连接的无互联网连接操作的监视技术的需求正在增长。 Smart引擎的AI驱动解决方案旨在在这种自主环境中运行，从而促进其在各个行业之间的更广泛的实施和集成。
智能ID引擎的面部验证软件模块利用数据综合来消除其算法训练的偏见。这涉及以支持机器学习模块的训练来创建人工数据点算法，该模块用于生成代表各种人口组的各种面部图像。
这智能ID引擎与各种各样的设备和平台兼容，包括基于X86和ARM架构的设备和平台，使该解决方案更容易访问广泛的用户群。它支持在运行Windows，Linux，Android和iOS操作系统的设备上集成。
采用以隐私为中心的方法，智能引擎可确保任何个人和生物识别信息都不会传输到第三方服务，也不会保存或存储。为了增强用户信任，该解决方案符合HIPAA，GDPR和CCPA等领先的隐私法规。
面部识别解决方案采用可持续方法，最大程度地减少了与AI培训和部署相关的碳足迹。智能引擎显示，该技术优化了用于实时面部验证的算法，该软件可保持高效率而不会损害准确性。
