在人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的图像，需要先做预处理，譬如光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等手段，在检测到人脸后，再以预先训练好的人脸特征模型进行特征值的提取与比对，即可知道待识别对象与目标对象是否为同一个人。
人脸识别的完整过程是：人脸数据采集-模型训练-图片拍摄-预处理-特征采集与比对-输出结果。人脸检测只是其中个别环节。
截至2018年
人脸识别厂家
在
人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的图像，需要先做预处理，譬如光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等手段，在检测到人脸后，再以预先训练好的人脸特征模型进行特征值的提取与比对，即可知道待识别对象与目标对象是否为同一个人。
人脸识别的完整过程是：人脸数据采集-模型训练-图片拍摄-预处理-特征采集与比对-输出结果。人脸检测只是其中个别环节。
截至2018年7月2日，我国
人脸识别技术专利申请总量达到10404项。其中，发明专利数蕞多，达到6589项，占比为63.33%；实用新型专利数其次，为2591项，占比为24.90%；外观、发明授权专利数占比分别为3.54%、8.23%。
从申请专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利申请数量总体上呈上升的趋势。尤其是2014年后，人脸识别专利申请数量大幅增多；到2017年，人脸识别专利申请数量达到2847项。
从公开专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体上呈趋势。2017年，我国人脸识别专利公开数量为2698项，达到近年来蕞大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项。
目前为了做好疫情防控，实现复工复学的有序进行，越来越多的企业和学校开始采用更加的
人脸识别门禁测温系统进行发热人员筛查，做好防疫防控管理。相比其传统的人工检测体温方式，校园人脸识别门禁测温系统具有非接触，智能化，数据化的优势，基于人脸识别与AI红外热传感技术实现了学校师生的考勤与体温信息的高1效管理，极大地提升了校园疫情防控的效率，接下来小编就来为大家简单讲解一下，校园人脸识别门禁测温系统具有哪些功能优势？
一、体温检测：校园人脸识别门禁测温系统内置AI红外热传感体温监测模块，能够实现精准的人体温度监测，获取体温相关数据。
二、师生考勤：通过人脸身份识别实时获取学生和老师出入校、教室、宿舍等考勤信息，并上传至云端管理系统，绘制成考勤报表。
三、学校门禁：学校师生日常进出门禁，系统将采用人脸识别比对等方式，自动监测人员体温，识别有效身份，实现出入管控。
四、人脸安防：系统能够自动识别校内学生、老师等信息，杜绝外来闲杂人等随意进入校园，按班级、类别、时段、方向、次数进行放行控制。
五、信息推送：系统可将学生进出信息及时推送给家长，信息内容包含学生的信息、具体出入时间、人脸识别图像等。
六、访客管理：系统支持访客提前在线上登记人脸信息，管理者对当前访客人员身份进行核验，认证通过后放行，同时记录访客进出时间。
七、数据统计：人员通过闸机出入管理，自动生成考勤数据，系统实时记录学生考勤、陌生人、访客人员体温，进出时间等信息。
八、数据管理：采集每天的师生体温数据，以丰富数据呈现方式、自助式数据服务和态势分析等功能，实现科学的师生体质健康大数据决策，进一步加强校园疫情防控管理工作。
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