时至2021年，各界对人工智能技术的讨论，除了新奇有趣之外，更开始关注如何让人工智能走出实验室，实际解决各领域所面对的难题
。在人工智能落地的历程中，人脸辨识为其中一环，人脸辨识除可以更简化人员名册上的编列外，更可将其延伸至其他相关应用，其中下属的流程为：

1. 治理名册 (Management)
2. 建模 (Modeling)
3. 评估 (Evaluation)
4. 推论 (Inference)

已往在人脸辨识系统上，这些功效须透过差别的办法组合完成，从手动新增人员、新增人员的照片到训练模型在进行评估，完成上述事情才华正式使用
。这使我们在后续的想新增人员的情况时，又必须回复到先前的第一个办法，重头到尾的再执行一次这些流程，才华抵达人脸模型的布署，这会使得在使用者的时间上与使用体验上相当的不便当
。

在这讲求效率的年代，MIRLE FACE平台打造出了最切合使用者预期的人脸辨识系统平台，除了效能上的快速外，更推出了使用者可以直接增强人脸数据的强大功效，藉由在推论阶段的产出结果，直接将陌生人脸自动保存非公司成员的治理名册里，并且透过了开端的分群分类，让使用者更便当的去检察非公司成员名册里的名单，更可从其名册接新增到公司治理名单中
。另外，名单可直接将已新增的名单直接训练布署在模型里面
。

另外，我们在这疫情严峻的情况下，增加了实用的功效：

1. 温度监控功效：利用温度仪摄像机与原本的摄像机做上整合与坐标上的校正，可以精准地去量测此成员的额温，如该成员有发热状况，系统会立即通报并爆发警示，利用实时的方法去防备
   。
2. 口罩辨识与检测：在疫情期间戴好口罩是身为一位良好公民必备的条件之一，但常�
   ；嵋蛭�口罩的因素，而导致在人脸辨识无法精准的辨识出，为了解决这技术上的问题，我们调解了模型与增强了数据集，能精准地辨识出戴口罩的成员们，不必担负脱下口罩的危害，良好地杜绝熏染病与实现了扩充性
   。

 
用户可使用 Web 界面来操作平台，并随着几个办法的扶引，轻松完成治理名册的新增与治理，另外搭配了上述所描述之功效，可大幅降低治理名册或新增人脸图片集所泯灭人力
；随纵然用者可利用串流型摄像镜头或是影片档，凭据所需要的功效加以使用，可利用的规模包括了：

1. 差勤系统与黑名单：利用人脸辨识的方法，去自动地列出当日人员进出报表与自动打卡的差勤系统，也可透过设定黑名单方法进阶治理人员名册
   。
2. 利用影片去寻找人脸以便当后续归档：利用我们人脸辨识系统，可以将需要寻找成员的影片来进行人脸辨识，并且我们将会成员们所在影片中，泛起的时间点输出为报表，好让后续人员更有效率地为此影片归档做处理，取代原先的人工筛选上的未便
   。

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