為實現(xiàn)人臉識別、口罩檢測等功能，產(chǎn)品還需配備200萬像素以上高清攝像頭和***的ISP圖像處理技術(shù)。而要保證測溫和人臉識別的速度，一款強大的處理器和操作系統(tǒng)也不可少。被測目標只需在紅外鏡頭探測8米以內(nèi)快速經(jīng)過，1秒鐘就能顯示***熱圖像和體表溫度，操作人員即可獲得分辨率達到0.05℃的準確數(shù)據(jù)。通過這樣的技術(shù)設(shè)備，可以對一定面積的往來人群進行測溫和篩查，避免了人員排隊量體溫造成的密集狀態(tài)，降低了風險。

人臉圖像匹配與識別人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

人臉識別主要用途人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術(shù)，以求遠距離快速確認人員身份，實現(xiàn)智能預警。人臉識別技術(shù)無疑是佳的選擇，采用快速人臉檢測技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實時查***臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫進行實時比對，從而實現(xiàn)快速身份識別。

這背后有數(shù)學理論的支撐，我們一般用梯度來描述變化快慢。在圖像中的灰度變化既有方向也有大小，就可以使用圖像梯度來描述這種變化，進而可以檢測出圖像的邊緣。在數(shù)學上，梯度既有大小，又有方向，并且需要要有一定的條件，比如可導等。在圖像中一般會簡化處理，使用算子進行代替。算子其實也是一種濾波，但使用算子更強調(diào)其數(shù)學含義和特定用途。目前常用的邊緣檢測算子，包括Sobel，Laplacian算子和Canny等。我們簡單描述下Canny邊緣檢測。