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2020年初一場突如其來的病毒（新冠肺炎）席卷全國，測溫設備成為了這場戰役的首道防線，雖說國內疫情幾乎已經得到控制，可仍然不能松懈而目前國外的形勢仍然非常嚴重，現在大部分的測溫設備采用的是以下2種方式普通測溫方式傳統紅外測溫槍一對一測溫方式，近距離測溫，風險系數增加。測溫局限性地鐵、景區、街道的人流量大的區域，一般的測溫設備局限性很大，無法滿足。昱瑾測溫頭盔可彌補這些測溫設備的不足，并帶來更強大的功能不需要施工布線，配戴即用，只要一眼掃過即可完成對前方幾米范圍內所有目標人員的掃描，發現發熱人員立刻可以聲光報警無接觸自動記錄被檢測信息和溫度，解放雙手，提升效率，檢測人員和被檢測者始終保持在安全距離帶上頭盔就能排查測量發熱者，支持室內室外多種環境和場景，可以隨時隨地、動態巡查無接觸狀態完成檢測、排查和記錄，上百人隊伍可以在不到2分鐘時間便完成發熱人員篩查和記錄

伴隨人臉識別技術的快速發展，智能設備、線上金融、人臉支付等諸多創新應用已日趨普遍，為大家生活、工作帶來快捷和方便。而公眾在享受新技術的同時，對于隱私信息泄露與財產保護等安全性問題也越來越關注。?活體檢測技術正是作為提高人臉識別安全性的關鍵性技術，可以有效抵御照片、視頻、三維模型、假體面具等仿冒欺詐，自主判斷操作用戶身份，成為防止系統遭受攻擊的主要手段。??活體人臉檢測技術已廣泛應用于智能手機、智能門鎖、人臉識別閘機、身份核驗一體機、線上金融等產品和場景中。

早期研究階段人臉識別技術的研究大致上始于上世紀50-60年代，并持續至上世紀80年代，這是人臉識別發展的早期研究階段。在此期間的人臉識別研究僅被當作是一個簡單的模式識別的問題，研究人員＊主要是基于人臉本身的幾何特征來實現識別也就是主要研究包括眼睛、鼻子、耳朵、下巴、額頭等具體人臉圖像的視覺特征之間的幾何聯系，并采用計算機來建立較高質量的人臉灰度圖像模型實現。這一階段的人臉識別研究主要在若干高校等研究機構的實驗室里進行，人臉識別的過程也全部依賴于研究人員的手動操作，不能夠實現自動化的人臉識別過程。在此期間也沒有重要的人臉識別研究成果誕生，僅處于理論研究階段。蓬勃發展階段人臉識別技術的蓬勃發展主要出現在上世紀的90年代，盡管總體上的持續時間不是很長，但是人臉識別技術卻取得了實質上的重大突破。在此期間人臉識別的研究成果非常豐碩，主要表現如下所示：一是誕生了非常＊＊的“特征臉”人臉識別方法；二是采用了更具代表性的一些人臉識別先進算法值得說明的是要實現人臉識別系統的成功搭建和投入實際應用，＊關鍵的就是需要采用尖端的人臉識別算法；三是建立了龐大的人臉識別數據庫資源這一時期誕生的豐碩的人臉識別研究成果極大的推動了人臉識別技術的實用化進程，也為現在的人臉識別先進算法的進一步改進提供了諸多的理論及經驗上的指導。實際應用階段人臉識別技術自21世紀以來在很多的細分行業和領域已經開始有了較為廣泛的實際應用，極大的方便了我們的日常工作和生活。人臉識別技術的廣泛應用主要得益于以下幾個方面：一是人臉圖像建模方法的改進，提出了包括以Kernel方法為代表的非線性建模方法以線性判別分析為代表的線性建模方法以及以3D信息為基礎的3D人臉建模方法等在內的若干種不同的人臉空間模型建造方法二是對影響人臉識別＊＊性以及識別速度的因素的研究更加深入，包括周邊環境光線變化、人體姿態變化以及人臉各種表情變化產生的影響分析三是對人臉圖像的采集數據源的研究分析，以前主要是針對常規條件下的圖片識別，現在則是基于視頻中的人臉識別以及基于素描、近紅外圖像的人臉識別（其中近紅外圖像技術的廣泛采用可以有效檢測出人臉圖像是否是活體）四是對人臉圖像的特征提取方法的研究分析，目前盛行的方法主要有基于幾何特征的人臉識別方法、基于子空間的人臉識別方法、基于統計的人臉識別識別方法、基于神經網絡?的人臉識別方法等。?

隨著技術的發展，人臉識別已經廣泛應用于各行業，上至公共安全、智慧城市，下至上班打卡、回家開鎖，人們都可以享受到這項技術帶來的便利。不過，人臉識別的發展并非一帆風順，也面臨一些需要克服的問題。據前瞻產業研究院數據，我國人臉識別市場規模約占全球市場的15％左右，2018年，我國人臉識別市場規模為25．1億元，2010年至2018年年均復合增長率為30．7％。前瞻產業研究院預計，人臉識別市場規模平均復合增長速度將保持23％，到2024年，市場規模將突破100億元。較高的增長速率與良好的應用前景使得人臉識別行業賽道上人滿為患，且不乏技術與資金實力雄厚的“大佬”新入者與原有企業開始以低價策略爭取市場，不過，這一策略若長期實行，將會壓縮整個行業的利潤空間，不利于行業的良性發展。與此同時，隨著行業發展，越來越多的投資者加入，投資者也面臨著更大的風險。在此背景下，人臉識別企業或投資者若不能培養自己的競爭優勢，將面臨著在激烈的市場競爭中被淘汰的風險。隨著技術的蓬勃發展與應用領域的不斷增多，人臉識別技術得到了越來越多人的關注，此時，人臉識別的隱私風險成為人們注意的焦點。人臉識別存在一些隱私問題，包括用未授權的圖片進行面部特征分析、利用“換臉”軟件偽造視頻等，人臉數據與時空信息結合還可能暴露個人行蹤除此以外，人臉識別數據的安全也應特別注意。另外，目前較為成熟的技術為靜態人臉識別，動態人臉識別的核心算法和有關技術仍處于高速發展中，許多監控識別系統也仍處于試點應用階段。人臉識別已經展現出巨大的應用價值，相信未來隨著發展問題的不斷出現與不斷解決，人臉識別將迎來更廣闊的發展空間。?

用人工智能技術為疫情防控賦能?，在這場疫情防控戰中，＊大的切入點在于可以積極利用多模態生物識別技術賦能機場、車站、醫院等密集公共場所的篩查安檢快速篩查高溫人員，快速預警及追蹤密切接觸者，有效阻斷疫情傳播源、控制傳播擴散。???眾所周知，疫情期間，作為公共場所疫情防控的第一步，非接觸式人員測溫篩查是核心流程，機場、火車站、車站、口岸、地鐵等高密度人流量場所都在第一時間部署了非接觸式紅外測溫系統非接觸式的測溫篩查技術，目前國內主流采用的是紅外測溫技術在人流密集的機場、車站、醫院、學校、社區等各類場所，紅外測溫儀可以快速、＊＊地實現對高溫人員的非接觸式體溫篩查當前疫情條件下，在密集人群中快速發現并截留阻隔高溫人員，僅僅應用紅外測溫技術，存在辨別困難、處理時間長、難以聯防聯控等問題而將紅外測溫與生物識別技術、大數據相結合的AI紅外體溫檢測系統則可以實現高溫篩查、身份認證、預警追蹤功能于一體，能夠＊大限度提高檢測、異常反饋及人群鎖定效率，＊＊度高、安全性強，更適合于在火車站、機場、醫院等人流密集場所的疫情防控。