人脸识别测温终端的一些知识点

  人脸识别测温终端有什么用的?好在哪里?有哪些因素影响其工作?

  人脸识别测温终端有什么用的?

 (1)随着人脸识别测温终端的出现,改变了传统的社区登记方式,完成了数据采集的完整收集。

  (2)关爱老人、残疾人等人群,采用不开门不关门的方式每天运行预警信息,两天不开门不回电,三天不开门不关门上门走访入口;

  (3)通过人脸识别门禁设备,减轻社区工作人员和警务人员的压力,将他们大量注入到为民服务的工作中去。

  人脸识别测温终端的优势:

  1.非接触识别:人脸识别不需要像指纹验证或虹膜识别那样。通常被鉴定人必须积极进行检验,只需站在机器设备的检验区域,方便快捷。

  2.非强制:客户基本上可以下意识地获得面部图像,不需要面部采集机器设备的专业配合,也没有那样的“强制”采样方式。

  3.防伪标志水平强:人脸作为一种独特的生理特征,再加上越来越完善的活体检测技术,可以有效应对众多假冒攻击。

 4.并发:可以在真实应用环境中进行人脸的明示排序、判断和识别,符合视觉效果的特点:具有“以貌取人”的特点,操作简单,结果直观,隐蔽性好。

  不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的,甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位,但不利于利用人脸来区分人类个体。有哪些因素影响人脸识别测温终端工作?

  1.人脸相似度

  不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的,甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位,但不利于利用人脸来区分人类个体。

  化妆、整容等旨在模仿某个明星的人为因素,让这个问题变得更加棘手。尤其是对于双胞胎来说,人脸识别系统能否正确识别他们,在学术界其实是有争议的。有专家认为,双胞胎根本不应该用人脸识别技术来区分,也不可能用人脸识别技术来准确区分。

  2.人脸防伪

  伪造人脸图像进行识别的主要欺骗手段是建立三维模型,或者嫁接一些表情。随着人脸防伪技术的提高,3D人脸识别技术和摄像头等智能计算视觉技术的引入,伪人脸图像识别的成功率将大大降低。

  3.动态识别

  在人脸识别不协调的情况下,由于摄像头运动或对焦不正确导致人脸图像模糊,会严重影响人脸识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市防盗、边检等安防、监控、识别的使用中,这种难度明显。

  4.缺少样品

  基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域的主流算法,但统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一种不规则的流形分布,因此能够获得的样本只是人脸图像空间中的极小一部分。如何解决小样本下的统计学习问题需要进一步研究。此外,参与训练的人脸图像数据库基本都是外国人的图像,关于中国人和亚洲人的人脸图像数据库非常少,使得人脸识别模型的训练更加困难。

  5.图像质量问题

 人脸图像的来源可能很多,由于采集设备的不同,获得的人脸图像质量也不同。特别是对于那些分辨率低、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图像、远程监控拍摄的图片等)。

 如何有效识别人脸是一个需要关注的问题。同样,高分辨率图像对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。现在我们在识别人脸时,通常使用大小相同、清晰度相近的人脸图像,所以图像质量问题基本可以解决,但是面对现实中比较复杂的问题,我们需要继续优化处理。

 

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创建时间:2022-02-09 14:38
通过人脸识别技术和体温检测技术,人脸识别测温终端可以快速准确地监测所有进出人员的体温,自动记录人员信息和交通记录,实现基于数据的疫情防控,全面提高防控效率,在疫情防控中发挥重要作用。

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