通用商务软件将进行一些分析和比较，类似于楼层平坦，楼层乘客流量，整体均匀功率和整体乘客流量。先进的软件乃至可以划分为不同的业务类型，并且分析的深度还可以扩展到动态规划。规划，租售比，租户集结客户的才调等。但是，在客流核算系统的运用级别上，绝大多数国内购物中心仅重视客流的时空分析，而客流核算分析系统在客户年岁和性别方面的运用非常有限。
为什么我国大多数购物中心很少运用根据年岁和性别分析的面部辨认客流核算系统？有几个首要要素：
因为人脸辨认客流核算战略一般受环境（光照和人脸角度）的影响，因而大多数系统的辨认率将大大下降。
其次，存在数据库本钱。机器每天捕获的脸部会不断存储在服务器上，而许多的数据存储自然会添加服务器的操作和空间需求，因而也会引起数据存储。许多的开支危险。
一般购物中心的客流多种多样，有来自不同国家的白皮肤，黑皮肤和黄皮肤顾客。大多数根据智能辨认的面部辨认乘客流分析系统已无法满足需求。
运用深度学习的人脸辨认系统，针对视频监控场景规划和优化的嵌入式深度学习算法，与传统的人脑比较，具有可以更精确地汇总安全大数据的才调，并且可以在各种杂乱环境中结束人脸信息的提取。人脸捕捉机，在捕捉到图画后，比较服务器对人脸图画进行分析比较，人脸智能相机进行实时人脸捕捉和比较，然后输出比较成果并做出照料，速度非常快，与传统的拍照机器比较，人脸拍照的精确性大大提高。
购物中心客流核算系统是根据量的数据搜集和分析，而运用顾客年岁和性别分析的面部辨认客流核算系统是丰富客流信息的条件。它运用更多元素数据来进行购物中心的运营和处理。供给更强健的数据以证明这是首要根据。
