人脸识别仪主要通过脸识别+体温信息核查来用于灵活移动应用场景，基于人脸识别核验终端实现来往通行人员身份核验，保证来往通行人员身份的准确性。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。测温精度高，误差 ±0.
人脸识别考勤机
人脸识别仪主要通过脸识别+体温信息核查来用于灵活移动应用场景，基于人脸识别核验终端实现来往通行人员身份核验，保证来往通行人员身份的准确性。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。测温精度高，误差 ±0.3 ℃精度范围内；测温速度快，0.5 秒实现测温并且实时自动刷新测温数据；测温易校准，能够适应不同的环境，具备广泛适应性。
系统构成人脸布控系统采用兼容B/S和C/S的分布式系统架构，包括客户端和服务器。服务器端是系统的控制、管理与调度中心，主要由人脸抓拍服务器、中心管理服务器、人脸匹配服务器、数据库服务和媒体资源服务器组成。人脸抓拍服务器负责从前端图像采集系统获取的视频流中检测提取人脸特征信息并进行人脸抓拍。中心管理服务器主要负责与客户端的交互，接收来自客户端的注册、布控配置等请求，并将实时布控的结果及时反馈给客户端。人脸匹配服务器主要完成人脸的高速比对与检索。数据库服务器作为系统的数据中心，集中存储人脸的特征数据与相应的扩展信息，以及系统相关的管理数据包括日志、告警抓拍人脸记录等。媒体资源服务器负责视频数据存储。
人脸识别技术检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；③样品学习法这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
（作者： 来源：）
