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在人脸识别中,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。用户配合度现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是,在用户不配合、采集条件不理想的情况下,德州人脸识别,现有系统的识别率将陡然下降。比如,人脸比对时,与系统中存储的人脸有出入,例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说,人如果发生较大变化,系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等,对机器识别人脸都有影响。
在企业的出入口安装智能人脸识别访客系统,可以确保进出企业的人员身份,保证企业的安全。很多企业出入口一般都是开放式的,无拦截设备,推销人员或者无关人士很容易混入其中,门禁识别系统,这给企业带来了很大的安全隐患。而企业引进智能人脸识别访客管理系统之后,可以联动道闸门禁设备进行出入口的封闭管理,外来人员只有在系统中有登记,通过人脸识别设备验证身份后,通过才能够进出,人脸识别门禁,这在一定程度上给企业增加了一道安全防线。后智能企业访客管理系统能够更加便捷地进行数据的统计和分析。
手持测温枪无法保存与学生对应的测温数据,很难做到学生体温的实时监控。而采用人脸识别测温设备,可提前将学生的信息录入到系统中,根据需要安装在校园门口、教室门口、宿舍门口的场合,社区人脸识别,对进出这些场合的人员进行身份识别和测温,并生成对应的体温数据,实现实时监控学生体温数据,一有异常立即通知相关负责人,确保学生安全。所以学校采用人脸识别测温设备,比其他的测温设备更加智能,同时学生的体温数据可对应查询,节约了大量的人力物力,无接触避免了,并可快速实现异常体温实时报警,快速测量温度,提高检测效率。