因應社會(huì )穩定和國民安全的需求，人臉識別系統被廣泛應用于各類(lèi)身份識別領(lǐng)域。而且伴隨著(zhù)人工智能理論和深度學(xué)習技術(shù)的蓬勃發(fā)展，人臉識別技術(shù)也得到了長(cháng)足的進(jìn)步，準確性和實(shí)時(shí)性不斷提升，成為當今社會(huì )不可或缺的技術(shù)。
但是由于新冠疫情等因素，傳統人臉識別系統需要被識別的人臉無(wú)遮擋，在醫院、火車(chē)站、機場(chǎng)等風(fēng)險高、人員密集的場(chǎng)合就不再適用，甚至會(huì )導致潛在的風(fēng)險。
為了解決上述問(wèn)題，進(jìn)一步確保人民的生命安全和社會(huì )穩定，本項目主要研究和實(shí)現了基于可見(jiàn)光和紅外線(xiàn)影像以及特征融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的人臉識別系統。十分適合在高傳播風(fēng)險場(chǎng)合實(shí)現個(gè)體身份識別，并且可以取代傳統的人臉識別系統，提升單位時(shí)間內的識別效率，免除摘戴口罩所引入的風(fēng)險。
