為了改善復雜環(huán)境下的人臉識別精度,特別是在當前疫情防控轉入常態(tài)化的形勢下,提升戴口罩場景下的人臉識別精度及紅外測溫精度至關重要?；趯鼍皵?shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析,通過對識別參數(shù)的動態(tài)優(yōu)化,提升人臉算法識別精度;基于人臉檢測的戴口罩檢測算法,自動識別是否戴口罩,并針對戴口罩場景采用專用的人臉識別模型,提升人臉識別性能;基于人臉檢測的紅外測溫技術,自動識別測溫區(qū)域和距離,并對測溫結果進行校正,提高測溫精度。結果表明,開放場景下識別準確率超過98%;人證核驗場景下識別準確率超過93%,戴口罩場景下識別準確率超過92%,紅外測溫誤差小于0.3℃?；趫鼍斑m配的參數(shù)優(yōu)化策略,能夠在不依賴核心算法性能提升的條件下,使得人臉算法識別性能提升7%;基于人臉檢測的紅外測溫技術,通過溫度補償策略,使得測溫誤差小于0.3℃。