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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。

“人脸识别技术本身也有安全漏洞。”金可可说，除了法律问题外，现阶段部分人脸识别技术本身还不成熟，有时，机器即使没有扫描人脸，也有可能显示取件成功，因此引发快件的风险。为此，金可可建议，政府相关职能部门加强对快递代收服务及相关行业的监管，出台相应办法，禁止快递公司未经收件人同意擅自使用代收服务人脸识别管理系统，以及禁止代收服务企业仅采用人脸识别的取件方式。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向工智能的转化。

人脸图像采集：不一样的人脸图像都能根据拍摄摄像镜头采集出来，例如静态数据图像、动态像、不一样的部位、不一样小表情等层面都能够获得非常好的采集。当客户在采集机器设备的拍攝范畴内时，采集机器设备会全自动检索并拍攝客户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在具体中关键用以人脸鉴别的预备处理，即在图像中校准出人脸的部位和尺寸。人脸图像中包括的方式特征十分丰富多彩，如条形图特征、色调特征、模版特征、构造特征及Haar特征等。人脸检测便是把这在其中有效的信息内容挑出，并运用这种特征完成人脸检测。 流行的人脸检测方式 根据之上特征选用Adaboost学习培训优化算法，Adaboost优化算法是一种用于归类的方式 ，它把一些较为弱的分类方法合在一起，组成更新的较强的分类方法。 人脸检测全过程中应用Adaboost优化算法筛出一些意味着人脸的矩形框特征(弱分类器)，依照权重计算的方法将弱分类器结构为一个强分类器，再将训炼获得的多个强分类器串连构成一个联级构造的堆叠分类器，合理地提升 分类器的检验速率。

人脸识别一体机集人脸识别、测温、考勤、门禁一体机，集人脸识别、体温检测、口罩识别、身份验证、现场人脸、黑名单预警、人物拍照、检测等功能于一体。采用传感器，搭载工业级双目摄像头和识别技术，并配备红外摄像头模块，完全适应强光和背光下的高需求环境，具有识别速度快、准确率高、列表库容量大等特点。

人脸识别一体机可与、指纹阅读器等各种外设配合使用，适用于社区、校园、医院、景区、酒店、商场、企业办公楼、公共服务场所、建筑工地等复杂应用场景。这需要体温监测、识别和访问控制。

人脸识别一体机有效降低了测温过程中大规模接触人体带来的潜在风险，缩短了人体测温时间，增加了测温的有效支撑，为上述场景的管理提供了有力的安全保障。

近年来各大景区人山人海的盛况再次出现，但是今年很多景区不再发愁这种情况了，因为景区上线了新的智能化设备——自助终端+人脸识别门禁，大大提高了景区的管理水平。

以往旅游旺季景区面临的问题不外乎两个，一个是购票和取票问题，另一个就是检票入园问题。由于人多，游客不是在售票窗口前排着长长的队伍，就是在检票入园的时候排长时间的队伍，这不仅浪费了大量的时间，也影响了游客的出游心情，因此今年景区将重点放在这两个方面，利用自助售取票机和人脸识别闸机来解决问题。       游客购票和取票的时候可以在自助售取票机上进行自主操作，使用微信、支付宝、等进行线上支付，仅需几分钟甚至几秒钟就可以完成整个过程，达到分流效果。而在景区入口将人脸识别闸机和检票系统相互联动，部分游客购票取票时录入人脸信息，刷脸即可入园，更加便捷。