为了克服老式照相方式带来的花费时间长、效率低、相片质量差、合格率低等缺陷，而开发了数码证照系统。数码证照系统是老式照相方式的改革，在这种系统下，人脸图像的采集十分简单快捷，操作方便，它可以通过计算机及时的传送照片，具有在线控制功能，并对图片进行裁剪缩放等处理，使其大小合乎标准、清晰度满足要求。 基于摄影测量的证照图像采集系统是为了采集合乎标准的人脸图像而设计的，它采用了人脸识别的设计思想。人脸识别属于生物识别的一种形态，是近年发展起来的极具科研价值与实用价值的新兴学科。它以其直接、方便且无侵犯性等优点而被人们接受，从而在身份认证、模式识别等领域得到广泛应用。该系统是对原数码照相系统的改进和升级。它通过对图像的一系列处理（预处理）后，提取人脸的特征参数，并运用人工神经网络的统计分析能力对提取出的特征进行判断和分类，最后按照一定的要求对原始图像进行自动的裁剪和缩放。此系统在运用人工神经网络技术的同时，引入了模糊理论的知识，在传统层次型概率神经网络的结构中加入模糊逻辑，把模糊推理规则和推理结构引入神经元网络，试图对网络本身继续结构化，构成模糊神经网络。本系统中用到了好多图像处理中的相关技术：比如灰度化，二值化，图像内容自动调整，去离散点，图像的缩放，细化，曲线平滑，曲线去枝桠操作等，最后还使用了模糊神经网络对提取到的特征信息进行分析判断和分类。实验证明，此系统具有极大的实用价值。