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為了使人臉識別算法正常工作，需要對大的圖像數據集進行訓練和測試。理想情況下，這些圖像必須在不同的照明條件和不同的角度下拍攝幾次。過去科學家一般只招募志愿者從各個角度收集照片；但是現在大部分人都是未經允許采集人臉圖像的。

在《自然》雜志的480名受訪者中，當被問及如何看待通過面部識別方法從外表識別或預測個人特征(如性別、性別認同、年齡或種族)的研究時，約三分之二的人表示，只有在面部識別者知情同意的情況下，或者在與可能受影響的群體代表討論后，才能進行此類研究。

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通過不斷的試驗、測試，三泉家園已經成功使用一臺配備紅外熱成像鏡頭的無人駕駛飛機，對小區居民的體溫進行遠程測量，居民站在陽臺上，無人駕駛飛機的鏡頭一一掃過，即能生成居民的體溫及熱像圖，當發現居民有體溫異常時，社區可以及時聯系醫生，上斷。

在這個“看臉的世界”，人臉識別已經在我們身邊廣泛出現。顯然，在這場疫情的影響下，口罩已經沒有了“密封”的人臉識別技術。

相反，越來越多的科技企業突破了戴口罩的人臉識別問題，人臉識別的準確率就是上一層樓。

學校需要智能體溫篩查手段代替人工篩查，更好地篩查高溫嫌疑人。

為了更好地配合防疫，疫情流行期間所有在校人員都必須戴口罩，人工無法有效檢查所有在校人員，需要監視在校人員是否戴口罩的智能手段。建設智能校園面部識別防疫溫建系統，以信息化建設為基礎，以面部識別系統為信息載體，以出入口系統為技術防治手段。

在這三個板塊的基礎上，建立各子系統，充分滿足用戶的需求，滿足當前國家對疫情對策的要求，快速篩選異常人員信息報告，減少校內概率，保障健康衛生的校內環境，同時滿足后期高中出入口的日常管理工作，提高師生用戶體驗方案的核心價值。

這次暴發讓每個人的家門都關了，家門也關了，不好的家門也關了，好的家門也關了，好的家門也關了，國家更是重拳出擊，各路人馬各顯神通，在這方面有特色的就是研究出了人臉識別測溫終端，國家采用高精度的紅外模塊和人臉識別算法，不需要近距離的接觸，測溫精度高，測溫速度快。能有效減少測溫擁擠問題，減少人員，方便用戶的工作、健康和生活。在疫情暴發期間，省信息院通過多方調研，深入了解目前疫情管理用戶的需求，探討如何運用信息化手段提高疫情控制效率，并積極組織技術攻關，研制出這套測溫系統。