人脸识别系统支持口罩佩戴检测
人脸识别系统支持口罩佩戴检测，实现实时管控红外测温人脸识别闸机一体机运用极低功耗（低至4W），融合计算机视觉技术，通过全目标视频结构化分析，检测大量人员是否佩戴口罩同时，统计出未佩戴口罩的人员情况。发现疑似感1染者，按现场流程支持，及时切断传播路径。基于光照、口罩遮挡、表情变化、尺度变化等面部识别中出现的常见问题，红外测温人脸识别闸机一体机的口罩佩戴检测系统。OpenFace属于基于模型的方法，它是一个开源库，包含了landmark，heade，Actionuni，eyegaze等功能，以及训练和检测所有源码的开源人脸框架。
人脸识别的安全性技术在未来可能还会有所突破
“人脸识别解1锁本身有一定的安全风险。我们举个例子：密码的安全性定义为100分；***的话是99分；传统不戴口罩下的人脸识别安全性是96分，那戴口罩之后的安全性就会降到95分。增加方便性和应用性的同时，并没有解决原来人脸识别固有的安全问题。”这项针对佩戴口罩人员的全新人脸识别技术***成功率达到99%，***速度为7毫秒。未来的人脸识别技术还会有哪些突破，值得期待。“人脸配准（FaceAlignment）”是***出人脸上五官关键点坐标的一项技术。
当前阶段的人脸识别不是单一的技术，而是融合了***生理学、脑***学、计算机视觉等多方面学科的技术。不过，本质上它还是一项计算机视觉技术。
我们每天用人脸识别技术手机、结账付款，是那么的自然，但相信很少有同学深入思考这项技术背后是怎样一个流程。
前面我们说，计算机视觉是人脸识别关系紧密的技术。所以我们从这一点入手。计算机视觉，通俗来说就是利用摄像头等设备代替人眼，来获取图像，利用计算机对图像信息进行处理，综合人类的认知模式来建立人类视觉的计算理论。
常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个***的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互***的算法。但的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。以在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。人脸识别的经典算法特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。
