现行用于边境的个人身份识别方法大多依靠检查人员的主观判断，亦需靠被辨识人士的高度配合。配戴面具及化妆亦加重传统面部识别的难度。因此，过境筛查过程常有出错及极为费时，尤其有大批过境或被嫌疑人士需作检查时更甚。有见及此，电子计算学系Ajay Kumar博士及其研究团队研发出自动身份识别系统，以改善辨识准确度及效率，从而增强保安检查。
这系统采用多频谱生物特征识别技术，利用近红外线及可见波长拍摄过境人士的虹膜、眼周特征及面孔的影像，与预设监视名单人物资料进行比对而得出吻合度评分。此外，系统亦可利用近红外录像机侦测过境人士的体温；所以，可疑人物不再可以利用细致面具、浓厚妆容及有色隐形眼镜来瞒骗过境保安检查。
除了侦测之外，这系统配备网路介面，方便使用者轻易更新及辨识监视名单资料。当发现伪装人物或与监视名单吻合的人士，它更会发出视觉及/或音频警报；从而有效辨识嫌疑人士。