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为了改善复杂环境下的人脸识别精度,特别是在当前疫情防控转入常态化的形势下,提升戴口罩场景下的人脸识别精度及红外测温精度至关重要。基于对场景数据的统计和分析,通过对识别参数的动态优化,提升人脸算法识别精度;基于人脸检测的戴口罩检测算法,自动识别是否戴口罩,并针对戴口罩场景采用专用的人脸识别模型,提升人脸识别性能;基于人脸检测的红外测温技术,自动识别测温区域和距离,并对测温结果进行校正,提高测温精度。结果表明,开放场景下识别准确率超过98%;人证核验场景下识别准确率超过93%,戴口罩场景下识别准确率超过92%,红外测温误差小于0.3℃。基于场景适配的参数优化策略,能够在不依赖核心算法性能提升的条件下,使得人脸算法识别性能提升7%;基于人脸检测的红外测温技术,通过温度补偿策略,使得测温误差小于0.3℃。 相似文献
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