应社会稳定和国民安全的需求，人脸识别系统被广泛应用于各类身份识别领域。而且伴随着人工智能理论和深度学习技术的蓬勃发展，人脸识别技术也得到了长足的进步，准确性和实时性不断提升，成为当今社会不可或缺的技术。 但是由于新冠疫情等因素，传统人脸识别系统需要被识别的人脸无遮挡，在医院、火车站、机场等风险高、人员密集的场合就不再适用，甚至会导致潜在的风险。 

       为了解决上述问题，进一步确保人民的生命安全和社会稳定，本项目主要研究和实现了基于可见光和红外线影像以及特征融合神经网络的人脸识别系统。十分适合在高传播风险场合实现个体身份识别，并且可以取代传统的人脸识别系统，提升单位时间内的识别效率，免除摘戴口罩所引入的风险。 

       性能指标：本系统既可以对未遮挡人脸进行识别，准确率在95%以上；还可以对遮挡的人脸进行识别，准确率在80%以上。 

       适用范围、市场前景：适用范围：适合在在医院、火车站、机场等风险高、人员密集的场合进行身份验证。