射洪测温人脸设备 准确率高

通过对人脸识别技术与其他身份识别技术的对比，分析不同技术之间的优缺点，进而提出基于人脸识别的图书馆门禁系统优于传统图书馆门禁系统，同时对系统的组成结构、工作原理、算法代码编写流程以及系统测试等进行了研究。传统图书馆门禁系统存在三个关键问题：存在不安全隐患、存在5%左右的误识率和识别速度慢。针对上述三个关键问题分别提出了解决方案。由于人脸识别技术有着“人脸无法替代”、非侵犯性的特性，因此将人脸识别技术应用于图书馆门禁系统，排除了传统图书馆门禁系统存在安全隐患的现象；从系统设备选型、网络设计、软件设计方面提升了人脸识别终端机对人脸的识别率；由于人脸的识别时间小于1s，从根本上解决了图书馆门禁系统识别速度慢的问题。

人脸识别技术广泛应用于智慧社区住宅文化建设
对于老旧小区，存在外来人员占比高、流动性强等特点，长期以来，外人可以随意进出，小区发案率高，治理难度大。这时候，人脸识别技术就该发挥作用了，启用人脸识别门禁之后,不曾在系统里登记过信息的人无法自由出入,有效杜绝陌生人随意进出,进一步强化社区安全管理。
可以说，人脸识别技术改变了传统的社区安全管理方式，使得社区管理更加智能化、人性化和自主化。

人脸图像特征提取
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

行人闯红灯步入“刷脸”时代
长期以来，行人不按红绿灯指示随意过街扰乱正常交通秩序，一定程度上加重了城市的交通拥堵，也带来了事故隐患，有数据显示，53%的致人交通事故是由行人和非机动车过马路闯红灯引起的。
面对这种陋习，我们当然要敢于说不！就在近日，湖北黄石大冶街头就设立了一个“喷水”装置，据说是整治“式”马路的。据介绍，该由“行人闯红灯自动识别抓拍系统”和“行人过马路激光彩虹道闸系统”两大部分组成。其中“自动识别抓拍系统”由前端抓拍单元、违法曝光单元及后台数据分析等部分构成，主要通过视频检测行人闯红灯的行为，对人脸进行实时提取和识别，自动储存闯红灯的人脸数据并上传至大冶市局大数据侦查实验中心，通过联网搜索比对核实违法人员的真实身份，并实时在电子大屏上对违法人员进行曝光。这套系统对屡次闯红灯人员将会记入社会系统，也可作为行人闯红灯违法的处理依据。
而“激光彩虹道闸系统”是由激光彩虹设备、红绿灯提示设备和语音警示设备组成，在行人横过马路时，不仅可以“看得见”红绿灯，“听得见”语音提示，还能真实地感受到水雾的喷射提醒，比如当有行人闯红灯时，系统会发出“现在是红灯，请不要通行，通行危险”的语音提示并自动喷射水雾以警告闯红灯的行人。

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