成都人脸识别考勤系统软件代理 人脸识别系统 人脸识别
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行 业：安防 门禁识别设备 一卡通系统
发布时间：2022-03-15
什么是人脸识别考勤机
人脸识别考勤机是一种新型的存储类考勤机，事先只需采集员工的面像，并建立档案，当员工上下班站在人脸识别考勤机的识别区域内，考勤机上就会快速的记录考勤状况并保存记录。
人脸识别考勤机是采用当今国际科技领域高精技术--人脸识别技术（融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体），利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。 而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为人脸，存储的为*二人脸，如果人脸图像与*二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存人脸图像来更新该*二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。
人脸识别考勤机功能特点
1.采用人脸关键区域定位的方法，其准确度高，安全性好。
2. 一般采用双摄像头，属于准三维人脸识别技术，识别性能大大**过二维人脸识别，算法复杂度远低于三维人脸识别。
3.识别性能不受环境光线的影响，可靠性好。
4.可通过U盘上传用户姓**表，下载门禁考勤记录以及照片。
5.可通过TCP/IP网络设置设备状态，以及上传下载信息；网络通讯数据加密。
6.自然性，识别方式和人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。
7. 完全非接触，可避免，更加健康卫生。
8.语音提示，发声提示面像是否验证成功。
9.可使用，*连接电脑，即可完员登记、人脸考勤、存储记录等功能。
识别考勤机原理是什么？对于很多想要了解人脸识别考勤机的用户来说，这种看上去十分高大上的人脸考勤机的工作原理无疑是需要弄清楚的。人脸识别技术并不新奇，目前在很多领域已经得到了应用，人脸识别考勤机就是一个例子，这种基于生物特征识别技术是智能锁未来发展的重要方向之一。
人脸识别考勤机安装注意事项
首先，安装人脸识别考勤机时，好安装高度为底座的底部螺丝孔距离地面1.15m，这样的高度基本能够满足正常身高人群的使用。如果安装过高或者过低，都会对面部识别产生影响。
其次，人脸识别考勤机在安装后不要擅自机器的位置与高度，以保证佳的识别效果。如果必须要考勤机的位置，比如要确保镜头中心点距离地面的高度不变。
· 设备连接： 安装完软件，点击“设备管理”—》 “添加”—》输入“设备号”，“名称”，“设备类型”，“IP地址”—》按“确认”。然后点击“员工管理”—》“导入”—》“从设备导入”—》“查询设备中所有员信息”将员工信息从设备接收下来—》“全部保存”。
人脸识别考勤机的缺点：
1、人脸识别考勤机识别速度比机的识别速度慢。不适合比较大型的企业进行考勤。
2、人脸识别考勤机的价格比机的价格高。经过多年的发展，机的购买成本越来越低，技术也越来越成熟。
3、人脸识别技术目前发展还已完全成熟，在技术上不存在应用风险。
手工排班
1、批量员工上班情况
2、整行(按人)、整列(按日)选择快速排班
3、Excel批量导入、导出
4、班次选择显示班次上下班时间段
5、日历调整，临时调整员工上班属性
6、周属性设置，支持排班多条件过滤
高铁站实名制自助核验进站闸机【人脸++二维码车票三合一】（实名制闸机出货量目前为止160多个高铁站、2000多个检票口以及各级电子客票闸机升级改造7000多个机头）、热成像群体测温全领域解决方案、人行通道出门禁闸机、各场馆应用场景自动售检票闸机系统、高职院校城轨运营实训室车站售检票系统 软硬件 一体化 生产的厂商。
人脸识别摄像机的工作原理是什么
人脸识别算法
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的
人脸识别人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别算法分类
基于人脸特征点的识别算法
基于整幅人脸图像的识别算法
基于模板的识别算法
利用网络进行识别的算法
基于光照估计模型理论，提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论，基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；网络识别强化迭代理论，强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；的实时特征识别理论，该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到佳的匹配效果
人脸识别数据
人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。
采用人脸识别的优势
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺。
人脸识别困难性
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
相似性：不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
易变性：人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
人脸识别主要用途
人脸识别主要用于身份识别。由于视频正在快速普及，众多的视频应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术所做人脸识别摄像机无疑用于身份识别是佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从摄像图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
