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　　人脸识别门禁：体温，反映身体状况的一个重要参数

　　体温检测是学校开学后为防控所需的必要措施，

　　一个人的身体状况大部分可通过体温来表现。

　　人脸识别测温仪最重要的一个功能就是测温，虽然现在已经得到有效控制，

　　但是战“疫”仍在继续，我们仍然不能放松警惕，测温仪能有效避免人工测温人员聚集的情况，

　　体温过高时会自动报警，迅速筛查出体温异常的人员。

　　人脸识别门禁人脸采集的主要影响因素：

　　图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。

　　非人脸识别摄像头常见规定的最小识别人脸像素为60*60或100*100以上。

　　在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。

　　图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。

　　图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，

　　直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的最远距离是10米，7K摄像头是20米。

　　光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。

　　可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，

　　也可以利用算法模型优化图像光线。

　　人脸识别门禁人脸采集的主要影响因素：

　　模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，

　　人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。

　　部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，

　　考虑通过算法模型优化此问题。

　　遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为。

　　而在实际场景中，

　　很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，

　　这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

　　采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸。

　　但实际场景中往往很难抓拍正脸。

　　因此算法模型需训练包含左右侧人脸、

　　上下侧人脸的数据。

　　工业施工上摄像头安置的角度，

　　需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

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　　人脸识别智能终端联系人：肖先生

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