人脸识别技术检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；③样品学习法这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
系统构成海量人脸识别系统采用兼容B/S和C/S的分布式系统架构，分为服务器端和客户端。服务器端是系统的控制、管理与调度中心，主要由中心管理服务器、数据库服务和人脸匹配服务器组成。中心管理服务器主要负责与客户端的交互，接收来自客户端的人脸比对请求，智能人脸识别，并依据分发策略将人脸比对请求分派到相应的人脸匹配服务器执行。人脸匹配服务器主要完成海量人脸的高速比对与检索。数据库服务器作为系统的数据中心，集中存储人脸的特征数据与相应的扩展信息，以及系统相关的管理数据。客户端支持基于Windows的PC客户端以及基于Android、iOS的手机、平板电脑等移动终端，是用户进行人脸比对与搜索的操作平台。
人脸识别测温每秒并发检测16张人脸，定员551人的列车只需34.44秒就能测完，这就大大缩短了检测时间，提高了检测效率。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，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。
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