使用人脸识别测温机应该需要注意一些什么问题？

Question

如题所述

Answer 1

不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的，甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。有哪些因素影响人脸识别测温终端工作？
　　1.人脸相似度
　　不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的，甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。
　　化妆、整容等旨在模仿某个明星的人为因素，让这个问题变得更加棘手。尤其是对于双胞胎来说，人脸识别系统能否正确识别他们，在学术界其实是有争议的。有专家认为，双胞胎根本不应该用人脸识别技术来区分，也不可能用人脸识别技术来准确区分。
　　2.人脸防伪
　　伪造人脸图像进行识别的主要欺骗手段是建立三维模型，或者嫁接一些表情。随着人脸防伪技术的提高，3D人脸识别技术和摄像头等智能计算视觉技术的引入，伪人脸图像识别的成功率将大大降低。
　　3.动态识别
　　在人脸识别不协调的情况下，由于摄像头运动或对焦不正确导致人脸图像模糊，会严重影响人脸识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市防盗、边检等安防、监控、识别的使用中，这种难度明显。
　　4.缺少样品
　　基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域的主流算法，但统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一种不规则的流形分布，因此能够获得的样本只是人脸图像空间中的极小一部分。如何解决小样本下的统计学习问题需要进一步研究。此外，参与训练的人脸图像数据库基本都是外国人的图像，关于中国人和亚洲人的人脸图像数据库非常少，使得人脸识别模型的训练更加困难。
　　5.图像质量问题
人脸图像的来源可能很多，由于采集设备的不同，获得的人脸图像质量也不同。特别是对于那些分辨率低、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图像、远程监控拍摄的图片等)。
如何有效识别人脸是一个需要关注的问题。同样，高分辨率图像对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。现在我们在识别人脸时，通常使用大小相同、清晰度相近的人脸图像，所以图像质量问题基本可以解决，但是面对现实中比较复杂的问题，我们需要继续优化处理。
原文出自 汉玛智慧

Answer 2

1. 测温设备应在不通风，室温在16℃-40℃之间的房间中使用；
2. 室内外温度差异大，会影响测温精度；
3. 需开机预热10分钟，待传感器温度和环境温度平衡后开始测试；
4. 需保证设备3米范围内没有加热源、空调风口；
5. 需在室内让额头无遮挡三分钟且温度稳定后再进行额温测试；
6. 被暴露于某些因素下会使额头温度改变，如淋浴、吹风机、喷雾等；
7. 以下因素如：额头有汗水、化妆、皱纹等会造成读取温度偏差；
8. 需确保将测温点对准额头中心。

Answer 3

其实主要还得看不同设备适配的不同情况吧，一般来说，对于人脸识别影响比较大的有，逆光，遮挡，或者是动态模糊，影响测温的话主要还是环境温度的差异。不过如果能够克服这些困难也算是机器的一个优点或者说是卖点吧。我印象中好像是有几家的设备都在这方面做得挺不错的，你可以去像中控、捷顺、汉玛智慧这些个的官网瞄一下相关资料吧。

Answer 4

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Answer 5

如何才能保证红外摄像头AI测温算法的准确性，利用人脸识别机上的红外摄像头来测温，是突然的需求，要与原来的人脸识别测温技术算法兼容，这可能出现意味着目前已经不存在与之相匹配的AI通用算法，会面临问题没有相关数据信息基础的困难。

  2.如何保证人脸识别的效率，目前用于人脸识别的可见光相机受光线影响很大，在光线拥挤，不可预知的情况下，正常识别应该不是问题，但是现在的人基本都是戴口罩出来的，如何保证人戴口罩，还能快速识别人的身份?

  3.设备安装高度的问题，一般设备安装高度都在1.2米以上，对于成人身份识别和温度测量不存在高度问题，但对于儿童这种测试会比较困难。

  目前，人脸进行识别测温设备集人脸识别技术和AI测温为一体，是一个非常不错的解决大流量管理人员测温的较好办法，将两个具有重要的功能可以集成在一台设备上，实现远距离无感定点测温初筛、门禁类通行测温初筛等功能，有效措施避免财务人员的接触和进出口拥堵问题，提高会计人员培训工作学习效率，降低学生潜在的风险，在疫情防控领域和人员自己身份核验上将会有影响更大的发展经济前景。本回答被网友采纳