公交人脸识别测温解决方案

公交人脸识别体温解决方案利用云计算、大数据、人脸识别测温仪等工具。

该系统需要在公交车上安装天波人脸识别体温监测仪，人脸识别测温一体机具有人证比对功能、人脸识别功能、体温检测功能、高温预警功能、口罩识别功能、4G通信功能，让公交测温防控工作更加安全、智能。人脸识别体温监测仪数据实时同步到天波疫情监控平台，政府可以通过监控平台监控公交乘车人员的健康情况。这对已经或即将采用刷脸考勤、刷脸开门的单位来说，将面临新的挑战。

人脸识别的秘密黑科技

预置相片质量检测工具，对相片进行质量检测、预处理；手机、平板电脑、数码相机、高拍仪等摄像头拍摄的头像均可进行人脸比对识别。

“生物秘钥”的运用，消除了网络时代人们被各种形形色色密码搞得晕头转向的问题。显然，相对于一大串的用户名、密码、磁卡、U盾、芯片卡等，动动手指的指纹识别、晃晃脑袋的人脸识别显得尤其简单快捷。工作电流：60mA摄像头模组尺寸（L*W*H）：48*31*18。计算机对人的生物特征进行取样，提取其特征并且转化成数字代码，再进一步将这些代码组成特征模板。

人脸识别-局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）

局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。LBP，一种用来描述图像纹理特征的算子，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年提出（《A comparative study of texturemeasures with classificatio1n based o1n featured distributio1ns》）。2002年，T.Ojala等人在PAMI上又发表了一篇关于LBP的文章（《Multiresolutio1n gray-scale androtatio1n invariant texture classificatio1n with local binary patterns》）。这一文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的LBP特征。人脸识别-关于特征脸法的叙述人脸识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理。