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人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下机场人脸识别系统，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析（可以假定为无数的几何特征点求解），根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。

人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测，检测 :图像中准确标定出人脸的位置和大小 , 人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及哈尔特征等，人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。人脸图像预处理人脸识别管理系统，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。

【1】红外人脸测温      随着校园数字化转型，快速、便捷的体温筛查也成为了刚需。本届教育装备展上，一德壹教展台上展出的人脸识别测温班牌，就可以有效的满足这一需求。

     师生日常考勤打卡时，人脸测温班牌自动锁定人脸区域，依靠红外热成像技术完成无接触测温，并将测温数据实时上传同步。值得一提的是，一德壹教采用了虹软视觉开放平台的ArcFace人脸识别人脸识别算法，该算法针对佩戴口罩这一特殊情况进行了针对性优化，提升了模型鲁棒性，不仅能检测目标是否佩戴口罩，还支持佩戴口罩情况下的人脸检测和人脸识别。

考前14天，考生需认真做好每日体温测量和健康监测，并如实向报名单位报告健康及行程情况。考试期间，将严格落实入场体温排查、考场消毒通风等防疫措施。

据报道，北京今年的考场与往年有些不同，不再是监考员对进行现场核对，而是采取了考生“刷脸”进考场的措施。

今年北京所有考场门口增添了，提前录入的新设备，所有考生进场时都要通过这台考试终端系统“刷脸”进场。

人脸识别门和传统门禁的区别。

传统门禁面临的问题。

在传统的门禁卡系统中，一旦用户在使用过程中丢失门禁卡或丢失门禁卡，就会陷入无法通过的尴尬境地。

虽然指纹识别也是门禁卡的一大进步，但一旦使用者的指纹破皮，手湿，灰尘等。，仍然不能通过门禁。

人脸识别门禁系统的优势。

与上述两种门禁卡相比，人脸识别门禁系统具有明显的优势。人脸识别门禁系统可以根据人的面部特征进行识别，无需携带卡片即可通过。因此，人脸识别门禁系统越来越受欢迎。

人脸识别门的识别方法。

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。对于输入的人脸图像或视频流，首先要判断是否有人脸。如果有人脸，会进一步给出每张脸的位置、大小和主要面部的位置信息。然后根据这些信息，进一步提取每张脸中包含的身份特征数据，并与已知人脸进行比较，以识别每张脸的身份。