针对这些具体问题 ， 研究人员提出综合利用各种图像增强技术和图像生成技术对人脸识别算法准确率进行提升的方法 ， 如采用对抗式生成网络对摄像头的风格进行迁移 ， 采用基于深度学习的方法对小尺寸模糊人脸进行超分辨率重建和基于注意力机制对人脸图片进行去模糊处理等 。
此外 ， 3D 人脸识别技术也可以有效解决复杂场景下人脸单模态鲁棒性不足问题 ， 如大角度 、 遮挡引起的效果下降问题 ， 常用的融合策略有相似度融合 、 特征融合 、 决策融合等 。戴口罩人脸识别技术。今年新型冠状病毒疫情期间戴口罩人脸识别受到较大关注 。常用的解决方法有数据增强 、 遮挡恢复 、 多部件模型融合等 ， 可应用在人脸布控 、 陌生人检测 、 无感通行中 ， 均不需要摘下口罩 ， 在 30 万人像库的规模下 ， 戴口罩人脸识别准确率可大于 90% 。人脸聚类无论是在个人领域的相集管理还是在智慧城市治理领域都有较为广泛的应用 。
早期主要基于传统的聚类方法如 k-means 等 ， 但效果不佳 。近年来 ， 基于 GCN 的人脸聚类方法崭露头角 。实际业务中 ， 时空信息的挖掘也是研究的热点 。特定群体识别技术。针对儿童/老人 、 不同肤色群体的人脸识别 ， 有标签的数据较少 ，仓库的人脸识别解决方案， 而无标签的数据更多些 。研究人员提出可以利用半监督/无监督学习方法带来性能的进一步提升 。同时 ， 对抗 、 域适应等方法也是研究人员较为关注的方法 。在特定群体识别中 ， 应考虑如何方便老年人使用人脸识别系统 。
传统门禁系统与海康威视人脸识别amp;测温门禁一体机通过修改线路实现人脸 测温 卡控制门禁系统的方法。v? 实现功能：ü? 可实现人脸认证 卡认证双重认证；ü? 可实现体温控制，体温超限人员无法进入；v? 实现原理：利用一体机的人脸 测温功能，园区的人脸识别解决方案，通过一体机的
输出继电器跟门禁系统输出继电器并联实现且的关系。v? 实现方法如下图：1、单向门（断电型）单向门改造方法较为简单，只需将一体机的输出端COM、NC与门禁控制器隔离板COM、NC对应连接，无需在门禁软件里修改设置，一体机出门信号引自原有出门按钮。如下图所示：2、双向门双向门改造时需在门禁软件里把双向门拆分成单向门，进门侧读卡器与一体机联动，线路除了按单向门改造外，还要单独改造出门按钮线路；利用出门侧继电器COM端和NO端输出干接点信号模拟出门按钮，把此信号同时输出至
门禁控制器进门侧出门按钮端和一体机出门按钮端即可实现出门。如下图：结论：v? 此改造方法也适用于其它品牌门禁系统。v? 一体机电源尽量前置安装，由于一体机红外补光等功能需求，工作电流较大，如供电线路过长可能会线路压降过大，造成一体机工作。v? 管理一体机用户需安装海康IVMS-4200软件，简单配置后可管理一体机实现人脸录入，记录查询等功能。该软件海康站提供。v? 建议电脑安装USB摄像头，可方便的实现本地人脸信息录入。v? 如今后想暂停使用或不再使用人脸测温一体，有以下三种方法：
今田立基表示：“这对于整个人脸识别产业来说都是一个重大的挑战.”另外，在监控系统中的目标图像往往还存在其他形式的问题：分辨率低、与原始图像的角度和光照条件存在差异，以及面部表情等.
这种人脸识别的数据建模介于2D和3D之间的2.5D.这样做的原因是，建模之后的数据量比较小，可以大大减轻CPU处理数据的压力.NeoFace系统利用大头照制作一个虚拟3D模型，借助不同的角度、光照等因素生成不同的图像.因此，这个方法在实现了高精度的同时兼顾各个角度和光照条件下的人脸特征.这些图像都被存储在数据库中，当目标图像出现在NeoFace系统中时，便要求数据库搜寻一个图像加以匹配.
另外一个问题是，人脸识别解决方案，15岁以后的人脸特征基本定型了，但是15岁以下的人脸可能会随着年龄的增长产生很大的变化.除了以上的方法，NEC在解决这个问题的时候，还通过2~3年就更新一次儿童照片的方法来辅助解决以上这个问题.
作为对NEC人脸识别解决方案的有效补充，NEC的超分辨率图像增强技术可以识别出低分辨率传感器到的模糊的面部图像.该系统能够使目标图像与退化的模板匹配，商场的人脸识别解决方案，产生出容易被人识别的面部图像，甚至在双眼之间的图像分辨率低至24像素的情况下也可以实现.
实现秒级搜索
NeoFace系统能够在不到1/3秒的时间里，将图像与包含160万个对象的数据库进行匹配.今田立基指出：“NeoFace系统的度非常高——误拒绝率为0.3%，误接受率为0.1%，远远高于其他竞争对手，比成绩接近的竞争对手的速度要快出很多.”
那么，在海量人脸数据库中，如何进行大数据量的运算，又如何能够做到秒级搜索呢?今田立基介绍说，NeoFace系统采用如下几种行之有效的方法，不仅保证人脸识别的响应速度，还提高了识别的度.
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