人脸测温的人脸识别系统采用图形处理芯片，功耗低，性能强，单次识别时间可少于秒。高性能交通控制技术，镜头，成像更清晰，帧速率更高，减少运动模糊，视角更大，适合高差较大的人群。人脸测温采用时尚的流线型设计，符合人体工程学，提高用户舒服度。设备配备智能补光灯，可根据环境光线调节补光灯亮度，无人时自动进入睡眠功能，节约能源消耗。动态人脸监控预警系统采用分布式大数据处理架构，可以轻松应对前端摄像头数量的增加，避免软件性能瓶颈，实现二级结果反馈。

　　2 基于视频图像的识别算法     特征脸方法通常利用主分量分析进行降维和提取特征。该方法选择与原数据协方差矩阵前几个大特征值对应的特征向量构成一个组基，以达到佳表征原数据的目的。在人脸识别中，由一组特征脸基图像张成一个特征脸子空间，一幅人脸图像(减去平均人脸后)都可投影到该子空间，从而得到一个权值向量。图3所示是一个主分量分析的应用举例。图中左边的图像为平均脸，其他为对应7个大特征值的特征向量。

　　人脸识别的技术特点是什么？传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这是人们熟知的识别方式，已经有30多年的研发历史。但是这种方式有一个克服的缺陷。尤其是环境照明发生变化时，识别效果急剧下降，无法满足实际系统的需求。解决照明问题的方案是三维图像人脸识别和热图像人脸识别。但是这两种技术还不成熟，识别效果不尽人意。一种发展的解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。克服照明变化的影响，对精度、稳定性和速度的整体系统性能比3D图像人脸识别提供了的识别性能。该技术近2 ~ 3年来发展迅速，人脸识别技术逐渐实用化。

　　停车场的人员进出比较频繁，很难做到场内人员和场外拜访人员的区分，对于停车场的安全管理造成一定的隐患。公交集团这次将人脸识别系统引入停车场，为停车场安全保卫设置了第一道屏障，极大的提高了场内人员进场的效率以及停车场对外来拜访人员的安全管理能力。