人脸识别-Fisherface算法

线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息，由统计学家Sir R. A.Fisher1936年发明（《The useof multiple measurements in taxonomic problems》）。为了找到一种特征组合方式，达到*大的类间离散度和*小的类内离散度。这个想法很简单：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。1997年，Belhumer成功将Fisher判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的Fisherface方法（《Eigenfaces vs. fisherfaces:Recognition using class specific linear projection》）。

新型AI红外*测温人脸识别仪的运用

AI红外*测温人脸识别仪可应用于小区、写字楼、工业区、地铁、汽车站等需要人员进出管理和测温的场合，安装方式可采用挂式的人脸识别机或者通道闸机，实现人员进出的识别，人员数据统计分析，温度检测记录等管理，人脸识别系统，单台设备检查时间平均为2~5秒/人，可根据使用人数设定进入设备的数量，人脸识别一体机，进行通道管理。AI红外*测温人脸识别仪，基于人脸识别核验终端实现来往通行人员身1份核验，保证来往通行人员身1份的准确性，结合闸机、支架、壁挂备件，通 过蓝牙wifi或网线连接或者手功输入方式实现身1份信息与体温信息的绑定及录入，合肥人脸识别，防止交叉感人。

公交车人脸识别解决方案

随着各行各业的复工复产，公共场所测温需求日益上涨，公交车的客流量也在上升，而目前，乘坐公交车付费后再由司机或者工作人员手动测温。这样的方式存在较多的问题：1、手持测温距离短，人脸识别机器，病毒容易传播；2、人工测温，需要手动登记时间长，容易造成拥堵；3、手动测温无法乘车人信息、体温数据等。

公交车安装人脸识别体温监测仪，固定安装，安装完毕后，乘客依次识别人证比对识别的同时进行体温检测，识别成功后，将自动记录个*温，*测温的数据会自动通过网络上传到天波疫情健康平台进行存储，*单位可以时间发现体温过高人员。

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