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一般人脸识别分三个步骤：首先建立人脸的面像档案，即用摄像机采集单位人员的人脸或照片形式的面像文件，将其生成面纹(Faceprint)编码贮存起来；用摄像机当前出入人员的面像，获取人体面像，并将当前的面像文件生成面纹编码；用当前的面纹编码与档案库存的进行比对，即将当前面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对人行通道闸系统，获取相应信息。

人脸识别技术正在不断的完善，应用的范围也不断扩大

“刷脸取件”是否了用户信息权在代收这一环节，也存在着种种不规范的行为。为节省人力成本，部分代收服务企业，比如菜鸟驿站，采取“人脸识别”取件方式，而没有提供其他取件验证方式，例如扫“身份码”“条形码”“二维码”等。在这个只设置了“人脸识别”的取件机器前人脸识别系统，不少居民觉得自己的信息权被了。“取件人别无选择，只能刷脸支付，这就有可能侵害取件人的个人信息权。”金可可认为，“人脸”属于自然人的生物识别信息，构成《典》032条所保护的“个人信息”，代收服务企业收集、存储、使用收件人的人脸信息，构成对个人信息的“处理”

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人脸识别管理系统，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。

人脸自动对焦和笑脸快门技术：首先是面部。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 　笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

目前，许多单位已开始使用更先进的人脸识别门禁温度测量系统来代替传统的手动“额头体温计”温度检测，并进一步改善防疫管理。

     实际上，人脸识别测温门技术与红外热成像设备测温模块的设计原理是相同的。 我们通过分析和检测人体发出的红外热辐射来确定人体温度。 但是两者之间的区别在于，可以开发红外热成像温度测量设备管理来同时测量多个企业人员的温度。 温度测量范围大，可以隔离人群中的发群，但周围的生活环境较弱，无论强弱都将影响测试数据结果，因此只能安装在 室内封闭的经济环境。 另外，红外热成像设备需要多个网络设备与国家合作以更好地完成体温检测。 因此，一旦安装完成，教师将无法随意移动。 总体安装施工费用和维护费用较高。

     人脸识别门禁温度测量系统的优点：

     的温度测量

     人脸识别访问的温度测量系统采用非接触式温度检测器是单向的，而在人脸刷技术的温度检查通道中，人脸检测仅具有温度，减少了环境温度的测量点，并且 要求比较低，而且稳定性高，精度高，可以进行准确的温度测量，室内外或戴口罩。

     功能齐全

     人脸识别门禁温度测量系统可以集成诸如人脸识别，体温检测，检测分析结果的语音提醒，出勤记录，访客登记，云管理等功能。整个人脸识别温度测量过程不需要 相关人员的合作。 企业人员可以进入设备的检测和研究范围，以自动识别模式并将收集的数据上传到云管理开发平台。

     易于使用

     人脸识别门禁温度测量系统只有8到10英寸大小，可以根据实际需要随意放置和移动。 与红外热成像测温设备相比，更方便，总成本更低。 在现场，学校，企业中，在社区等应用场景中具有很大的优势。