基本上，该算法基于特征脸方法，该方法表示一种PCA方法，其中使用一小组显著特征来描述人脸图像之间的变化。这些面是一组向量，称为特征值或主成分。目的是使用一个真正的开源平台来设计一个汽车安全系统，在这个系统中，可能的威胁可以通过接口的物联网板来感知。开源开发是当今时代设计和开发项目的可靠手段。为此，我们将使用一个树莓派开发板，一个通用的传感器屏蔽，适合树莓派板和智能手机来实现这个想法。目标是要有一个设备，可以帮助用户保护其车辆，并在车辆被盗时将其取回，这是正在使用拟议的系统实现的。

人工智能安全系统能够在编程时自主完成任务，同时采用机器学习技术通过分析可观察模式来调整其操作行为。安全系统中的机器学习通过系统向用户发送关于潜在问题的警报，然后提示用户指示系统如何正确地处理该事件。通过教导系统对特定数据集的适当响应，人工智能安全系统将该知识应用于前进的相同数据集，从而学习如何改进其自身功能以更好地服务于用户。

人工智能安全系统与当前技术的不同之处在于它们是主动的，而不是被动的。当前设备所配置的摄像头、监控录像机和警报系统的应答能力有限，并只能对非常特定的事件作出反应。例如门禁被开启，系统会响起警报，这只是对于特定的事件进行响应，系统无法识别对方的身份，以及对对方行动主动进行追踪。而人工智能安全系统能够主动识别来访用户是否为黑名单用户，并立即警报提醒监管人员注意。在发生违法事件之前，监管人员能立即监控情况或采取措施以阻止不良行为发生和修复安全漏洞。