误识别率低 开州人脸测温一体机

人脸识别技术是模式识别、图像处理、计算机视觉和认知科学等领域的一个富挑战性的交叉课题，是近年来的一个研究热点。现有人脸识别算法众多，应用范围和特点各异，研究者希望通过一个算法测试系统快速了解现有算法，对比和研究新的算法；开发商希望通过一个测试平台选择一个适合自己应用领域的人脸识别算法开发商用产品。本致力于解决上述问题，开发了人脸识别算法综合测试系统，该系统集成了多种人脸识别算法并提供了添加新算法的开放接口。整个系统在VC++6.0和OpenCV3.1开发环境下实现。

测温人脸识别系统可以有效解决哪些问题？
1.测温人脸识别用于考勤，员工打卡*接触，避免交叉感染，数据实时上传，体温过高产生报警信息，可准确定位体温异常人员；
2.用于门禁，身份验证和体温检测都合格才允许开门，若身份验证成功，体温过高会产生报警信息，无法开门；
3.有效取代人工测温，避免人为疏漏，导致异常情况管控不及时造成不利影响；
鸿海顺智能测温人脸识别系统，由测温人脸识别设备和Linux系统平台组成。
采用德国的测温模块，体温检测：2-3秒/人次，体温检测精度可达±0.3℃，为当下防控提供助力；
采用人脸设备内嵌的模块支持市场上的卡片类型（IC、EM、HID、CPU、等），可以根据需求定制；
支持扫描二维码、健康码等，可与访客系统联动，访客通过预约二维码扫描通过门禁或者闸机；
可通过点击屏幕呼出屏幕上的乱序键盘，进行密码输入，配合人脸、等进行多重组合验证；
通过设备参数的设置，可开启口罩、安全帽检测，选择管制条件（必须佩戴口罩，不佩戴口罩不让通过；未佩戴口罩也允许通过，语音提醒未佩戴人员佩戴口罩）。
测温人脸门禁配合访客系统。访客使用提前预约的访客二维码或者现场登记打印的二维码，通过人脸的扫码功能扫码通行；或者访客登记时通过抓拍的人脸信息，下发到人脸设备，人脸识别通行。

人脸识别系统可以应用在方方面面：
社区，公司，学校等大门口的人脸识别门禁需要人脸识别系统，像云脉人脸识别门禁就是通过通过动态人脸识别技术进行门禁控制
用在校园里可以用在校园公寓门禁，学生通过刷脸进出宿舍
考场身份验证通过人脸识别摄像头，验证考场学生身份，确保人证一致。
食堂刷脸吃饭：通过刷脸就能吃饭
人脸识别进行动车检票等

近年来,伴随着网络技术及计算机技术的飞速发展,人们对信息的安全性、隐蔽性的要求越来越高,因此人体身份识别认证的需求也就越来越高。人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认证中主要的方法之一,而且是人体身份识别方法中简单、方便的方法之一,也就受到越来越多的关注与研究。广义的人脸识别包括人脸检测、人脸表征和人脸识别。本文从人脸检测和人脸识别出发,针对其相关的工作展开讨论。先,针对人脸图像的特点,讨论了人脸图像预处理和特征提取的相关知识,具体包括:人脸图像的灰度化、直方图以及直方图均衡化、边缘检测和小波分解。然后,详细介绍了Adaboost人脸检测算法和基于隐马尔可夫模型的人脸识别算法的基本原理及特点,并针对传统的Adaboost人脸检测算法,提出了一种增强型的Adaboost人脸检测算法,并对两种算法进行了比较。实验结果表明,本文提出的算法性能更好,人脸正确检测率和识别率都有了一定的提高。后,将本文提出的增强型Adaboost人脸检测算法与HMM人脸识别算法结合起来,设计并实现了一个人脸识别软件系统,并结合已有的人脸数据库和实验新建采集的人脸图像,对系统进行了实验仿真,
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