人脸识别的应用

杭州云栖大会前身为阿里云开发者大会，是中国很早的开发者创新展示平台。伴随互联网和云计算的蓬勃发展，大会规模逐年扩大。成为***开发者领域的科技盛会。

在大会开始之前，参会嘉宾报名成功后，需要先上传人脸数据，嘉宾到现场时就不再需要在签到处排队领取胸卡，只要在我们的智能闸机上看一眼，闸机人脸识别设备与系统中的人脸数据库匹配完成后，闸门即可开启。在严格核验参会权限的同时实现通行。

人脸识别-局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）

局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。LBP，一种用来描述图像纹理特征的算子，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年提出（《A comparative study of texturemeasures with classificatio1n based o1n featured distributio1ns》）。该系统需要在公交车上安装天波人脸识别体温监测仪，人脸识别测温一体机具有人证比对功能、人脸识别功能、体温检测功能、高温预警功能、口罩识别功能、4G通信功能，让公交测温防控工作更加安全、智能。2002年，T.Ojala等人在PAMI上又发表了一篇关于LBP的文章（《Multiresolutio1n gray-scale androtatio1n invariant texture classificatio1n with local binary patterns》）。这一文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的LBP特征。LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理。

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》）。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，防止交叉感人。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》）。