校园人脸识别应用
近年来的综合实力得到了极大的提升，老百姓日常物质生活也得到极大的丰富，下一代的教育问题也是空1前的重视，从层面到普通老百姓都对下一代的教育投入极大的付出，小朋友的安全问题也是非常受大家关注的一个问题。
一些寄宿学校，小朋友一般需要一周或者一个月才能回家一次，平时的日常学习活动都在校园度过，尤其完善的住宿问题，家长和学校都非常重视和关注，如何做到各方面都方向
人脸识别技术
校园人脸识别应用
近年来的综合实力得到了极大的提升，老百姓日常物质生活也得到极大的丰富，下一代的教育问题也是空1前的重视，从层面到普通老百姓都对下一代的教育投入极大的付出，小朋友的安全问题也是非常受大家关注的一个问题。
一些寄宿学校，小朋友一般需要一周或者一个月才能回家一次，平时的日常学习活动都在校园度过，尤其完善的住宿问题，家长和学校都非常重视和关注，如何做到各方面都方向呢？这时校园人脸识别就显得尤为重要。
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；红外测温人脸识别特点1、提供设备接口，可联动门禁和道闸考虑到某些特定场合（如企业园区、学校等）已安装通道闸机或门禁，人脸测温终端可提供设备接口联动门禁和道闸，进行“刷脸开闸”和“刷脸开门”等一系列进出权限关联。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-局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）
局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。LBP，一种用来描述图像纹理特征的算子，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年提出（《A comparative study of texturemeasures with classificatio1n based o1n featured distributio1ns》）。2002年，T.Ojala等人在PAMI上又发表了一篇关于LBP的文章（《Multiresolutio1n gray-scale androtatio1n invariant texture classificatio1n with local binary patterns》）。这一文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的LBP特征。很多公司迅速对算法进行了针对性迭代，推出了针对佩戴口罩人员的全新人脸识别技术。LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理。
“人脸属性识别（Face Attribute）”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。
一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐（旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态），然后进行属性分析。
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