目前的人臉辨識系統大多限制目標臉部不可遭受遮蔽，因為遮蔽問題是導致人臉偵測錯誤的關鍵原因。因此本系統針對遮蔽的人臉辨識進行優化及提升準確度。在人臉偵測部分，本系統使用「單級人臉偵測器」進行快速人臉偵測，針對「特徵金字塔」同時進行不同尺度的平行運算，達到精準且快速的人臉偵測。在人臉辨識的部分，訓練階段的特徵擷取網路使用附加角度邊界的損失函數進行訓練，且為了提升訓練模型的質量，訓練了5,800,000張照片，其中包含85,000個身分。本系統在人臉遮蔽50％狀態下，準確率可達到80％的效果。