人脸识别系统架构分析人脸识别系统架构分为内网和专网两个部分。其中内网的人像应用平台，主要负责区域特色主题库和个性化采集人像库的特征提取、建库，以及与其他部署单元的联动功能；专网的人像识别前置服务主要负责实时视频分析、人脸照片结构化、人像比对计算、路人数据存储和路人检索等功能，钉钉人脸识别，承担主要的计算功能。后端解析管理子系统负责对前端人脸抓拍采集子系统相关数据的汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，由人脸结构化分析服务、应用管理和存储系统组成。中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括中心管理服务器、视频流接入处理服务器、图片流接入处理服务器等。
系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可广泛应用于***、公检法、智能楼宇等重要区域的门禁安全控制。人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于***识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集***，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。人脸识别测温主要是通过对***自身辐射的红外能量的测量来测定***的表面温度。因此，高精度的热成像测温芯片是确保产品品质的关键。
通过自身的AI技术储备赋能红外体温检测设备，能实现远距离、非接触式、多目标体温检测。红外成像检测体温误差为正负0.3度。为实现人脸识别、口罩检测等功能，产品还需配备200万像素以上高清摄像头和***的ISP图像处理技术。而要保证测温和人脸识别的速度，一款强大的处理器和操作系统也不可少。人脸识别测温主要的功能就是测温和人脸识别。确保体温筛查和人脸识别的准确度至关重要。至于是否需要门禁考勤打卡等功能，则可根据使用单位各自的实际需求来灵活配置。
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