新型AI红外人体测温人脸识别仪的特点
新型的AI红外人体测温人脸识别仪应该具备人员精准识别、人员管理、以及进出人员体温检测。人脸识别内置数据库，将相关人员的信息提前录入到系统中，人员进出即可通过数据库的对比，确定是否是有权限通行；人脸识别的应用目前，此项技术已经在需要通关和门禁的办公楼宇、社区、工厂、学校、医院、银行等地方进行实际应用。门禁系统基于人脸识别结果，控制门禁开关，实现对管控区
小区人脸识别厂家
新型AI红外人体测温人脸识别仪的特点
新型的AI红外人体测温人脸识别仪应该具备人员精准识别、人员管理、以及进出人员体温检测。人脸识别内置数据库，将相关人员的信息提前录入到系统中，人员进出即可通过数据库的对比，确定是否是有权限通行；人脸识别的应用目前，此项技术已经在需要通关和门禁的办公楼宇、社区、工厂、学校、医院、银行等地方进行实际应用。门禁系统基于人脸识别结果，控制门禁开关，实现对管控区域的人员管理；体温检测可在人脸识别的同时检测人体温度，获取体温相关数据。
人脸识别技术
研究开发了一种近实时的计算机系统，可以定位和追1踪人的头部，然后通过比较面部特征和已知个体的特征来识别该人。该方法将面部识别问题视为二维识别问题。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，该特征空间捕1捉到已知面部图像之间的显著变化。重要特征称为特征脸，因为它们是面集的特征向量。研究找到一种特征组合方式，以达到zui大的类间离散度和zi小的类内离散度。人脸识别内置数据库，将相关人员的信息提前录入到系统中，人员进出即可通过数据库的对比，确定是否是有权限通行。解决方式为：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。广泛的实验结果表明，所提出的“Fisherface”方法的误差率哈佛和耶鲁人脸数据库测试的特征脸技术。
当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。
（作者： 来源：）
