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文献综述
文 献 综 述一、研究背景当前全国新冠肺炎疫情防控常态化的日常生活中，出入各种地方例如小区、体育馆，办公场所都有了身份验证以及温度检测的门禁系统，随着科技的发展，当前的门禁系统也越来越智能化、人性化。
其中身份验证采用的最多的还是人脸识别。
人脸识别技术是包括人脸检测和人脸身份认证技术在内的识别技术，人脸检测是根据所获得视频或者图片信息，利用图像处理和计算机视觉相关算法，从图像中判断是否有人脸，并给出存在人脸的数量和位置，更进一步的是通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。
人脸识别技术的研究无论在理论上还是在实践中都有很大的意义，它涵盖了数字图像处理、神经网络、心理学、生理学、模式识别、计算机视觉以及人工智能等各方面的知识内容，对推动各个学科领域的发展具有重要的理论意义。
另一方面温度检测采用的便是红外温度人体检测仪，这种非接触式红外测温仪不需要接触物体即可测得物体的温度，它的这个特点使得在一些比较危险的行业进行测温成为最好的选择。
在2020年新冠肺炎肆虐全球的期间，由于需求量的增大，使得人们希望能有测温性能稳定，测温距离较远而价格又很便宜的非接触式红外测温仪投入市场以满足社会的需求。
二、研究发展当前大多数人脸识别系统通常分为三个阶段，分别为人脸检测，人脸图像预处理，以及人脸识别。
1、人脸检测通常分为：1）特征空间法特征空间法通过构建一个线性或者非线性的空间变换，把原始图像映射到某一特征空间，根据其在特征空间的特征规律划分人脸与非人脸。
2）概率模型法概率模型法的一种思路是计算输入图像区域region属于人脸目标object的后验概率P（object/region），根据P进行判别；另一种思路是应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，简称HMM），使用人脸样本进行训练。
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