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在特殊期间，人脸识别系统发挥了很大作用。只要该设备前刷身份证以及进行人面识别后，即可显示健康码信息、体温、以及口罩佩戴情况，并通过语音进行播报。据了解，该设备对接平台“防疫健康信息码服务”，应对突发风险时可实现快速溯源。该设备方便了忘记带手机以及不使用智能手机，无法出示健康码的的市民，特别是老人小孩。同时，人脸识别算法可以快速追踪人脸，进而识别出有效的测温区域，恰好助力红外测温模组实现快速甄别的非接触式测温。这使人脸识别与红外热成像测温打出了一记漂亮的组合拳，成为智能的防疫手。特殊就是命令，防控就是责任。各大AI企业在此次战疫中迅速响应，纷纷推出人脸识别+测温的AI防疫解决方案。人脸识别都可以让人实现全程无接触式的刷脸，提高安全感。而人脸识别技术的引进，也助推安全管理的智能化升级。AI人脸识别系统供应联系四川吉联科技有限公司。锦江区动态人脸识别系统供应

校园启用人脸识别门禁可以实现对陌生人员实时智能阻拦，预防不安全隐患被混入校园。当学校人脸识别门禁系统识别到陌生人，没有在人脸库获取到相应信息时系统实时预警拦截，提醒现场工作人员处理，有效避免安全隐患混入校园。校园启用人脸识别门禁可以记录人员出入校园数据情况，为考勤管理提供数据依据。师生通过人脸识别进出学校，老师通过查看学生“刷脸”数据进行考勤查看，了解学生到校和离校状态，为考勤数据确保准确性。校园启用人脸识别门禁，不同于门禁卡或其他证件资料，人脸识别门禁不易仿冒。人脸识别技术也只支持本人现场刷脸识别，他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、视频、头像等来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的，很大程度上提高了学生的安全。人脸识别门禁也可以在其他公共出入场景应用，如机关单位、公司企业、写字楼、工厂、工地、公租房、社区等人员进出场景，给人们出行带来更多的智能和便利。武侯区安全人脸识别系统制造商停车场人脸识别系统联系四川吉联科技有限公司。

近两年，大多数居民社区“赶时髦”装上的人脸识别门禁系统，如今这些设备正面临着沦为摆设或被抛弃的命运。几天前，比较高法明确规定：物业不得强制将人脸识别作为出入小区的验证方式。针对此前居民反馈“因未录入人脸信息而不得进入小区单元门”等问题，此次立法为居民社区场景的人脸识别信息保护提供了法律依据。近日，新浪科技走访了朝阳、海淀等多个已安装人脸识别系统的社区发现，事实上早在立法出来之前，绝大多数社区的人脸识别系统，便已接近闲置或者候补使用的状态，真实推广落地的速度，远没有想象中迅速。

人脸识别技术在闸机领域已经部署并推广了多种产品形态和解决方案植入。人是社会的主体，所有服务的本质都回归到对人的服务，人脸识别要解决的也是各行各业满足人的需求、规避人的风险、解决人的问题。技术逐渐成熟，尤其是深度学习技术带来的技术突破，使得人脸识别技术达到可应用的下限水平，人脸识别相关产品和系统非常多。虽然人脸产品种类繁多，不管业务应用多么繁杂，但万变不离其宗，客户通过人脸识别技术手段达到验证人的身份或识别人的身份的目的始终不变。安全人脸识别系统配置联系四川吉联科技有限公司。

我公司人脸识别设备是一款针对商业及园区办公室门禁、考勤门禁量身定制的人脸门禁，体积小、高安全性、应用简单、中高性价比，可用于财务室、机房等高安全门。该设备支持本地或云端部署，满足大部分场景部署要求。人脸识别就是很有时代特性同时又是普通被利用的信息。手机支付、进出火车站地铁站等公共场所、进入单位门禁，甚至在大街小巷中密布的摄像头，采集分析的都是我们的人脸信息。面部识别已经相当精细的当下，人脸识别被应用在各色场景中，我们的行动轨迹全部记录在案，在未来学家的眼中，未来已经来到了。从视频中识别人脸，就是从人脸识别系统中提取每帧视频的图片，利用图片的人脸识别进行人脸的数据对比，基于已获授权输入的图像或视频，与客户经授权所拥有的注册库比对，实现1：N的人脸识别。适用于人脸登录、VIP人脸识别等无需刷卡验证的场景。打卡人脸识别系统联系四川吉联科技有限公司。双流区性价比高的人脸识别系统

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人脸识别系统应用时无需用户刻意配合，在人脸检测、抵御不同类型假体攻击方面具有突出优势，同时具备高精度的人脸识别，广泛应用于安防、金融、社保、电信等诸多领域。采用双目摄像头，采集可见光和近红外两种图像，实现了更高的识别精度。此外通过先进的人脸识别算法，能够准确甄别照片、视频、面具等各种伪体，大幅提升了人脸识别的安全性。算法干扰性项强，支持低光灵敏度和强光适应性，应对各种不同光照条件，适应明亮环境和昏暗环境。高分辨率图像为后续的识别处理提供有力的保证。对曝光时间、白平衡、增益等多参数的自动控制和可编程调节，保障不同环境下的图像质量。丰富的产品结构，设计小巧，可方便部署于各类桌面、柜面应用场合，也可直接嵌入各种整机设备，可支持本地人脸比对和网络化部署管理。锦江区动态人脸识别系统供应

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