人臉識(shí)別考勤有哪些特點(diǎn)？

人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)具有以下幾大特點(diǎn)：

1.采用人臉關(guān)鍵區(qū)域定位的方法，具有唯1特征性，徹底杜絕代打卡行為發(fā)生。

2.方細(xì)菌傳播，更加健康衛(wèi)生，同時(shí)避免機(jī)器磨損有利于延長機(jī)器的壽命。

3.不易丟失，解決了由于門禁卡丟失而被別人利用的事件發(fā)生。

4.適用性非常廣泛。充分展現(xiàn)使用單位的高科技形象，體現(xiàn)考勤制度的方便性、性、公正性。

人臉識(shí)別門禁的作用

隨著智慧城市的推行，如今很多小區(qū)開始采用人臉識(shí)別系統(tǒng)作為門禁，將它引入居民住宅區(qū)，可以發(fā)揮這樣以下作用：

1.可控制各類人員進(jìn)出

例如，住戶張三的人臉信息經(jīng)采集已在人臉信息數(shù)據(jù)庫中備案，張三只需在樓宇門外的人臉識(shí)別鏡頭前進(jìn)行識(shí)別（即“刷臉驗(yàn)證”），識(shí)別成功后，樓宇門即自動(dòng)打開。

而訪客李四，因未在人臉信息數(shù)據(jù)庫中備案人臉信息，故刷臉驗(yàn)證將不成功，無法控制樓宇門打開。

2.住戶無需隨身攜帶門禁卡即可方便出入；

3.無關(guān)人員無法隨意進(jìn)出小區(qū)及樓宇，住戶的安全更有保證；

4.可有效防止轉(zhuǎn)租、轉(zhuǎn)借等違規(guī)行為。

人臉識(shí)別一體機(jī)，人臉識(shí)別一體機(jī)終端

隨著5G網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別終端一體機(jī)應(yīng)運(yùn)而生，在安防領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。基于人臉識(shí)別技術(shù)為核心的門禁閘機(jī)、訪客機(jī)、考勤、出入管理、智能安防和證卡認(rèn)證等方面在近幾年里將成為行業(yè)的主流趨勢(shì)，它為每位訪客量身定制一把“臉鑰匙”，接下來我們蕪湖一路機(jī)電就了解一下它在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域中的具體應(yīng)用吧。

（1）人臉識(shí)別考勤應(yīng)用：如今很多企業(yè)和學(xué)校的考勤方式弊端顯著，代打卡現(xiàn)象嚴(yán)重，而人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)會(huì)保存考勤數(shù)據(jù)，并給出識(shí)別結(jié)果，從而加強(qiáng)課堂和公司的考勤數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性，并為日后考勤記錄提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。這種使用人臉識(shí)別設(shè)備來進(jìn)行考勤記錄的方式，俗稱“刷臉考勤”。

（2）人臉識(shí)別門禁應(yīng)用:將人臉識(shí)別終端應(yīng)用到通道閘機(jī)和智能門禁中的身份識(shí)別系統(tǒng)上，可大大提高門禁系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和可靠性，從上降低身份冒充而進(jìn)入某些場所進(jìn)行不法活動(dòng)的可能性，極大減少了門禁安全系統(tǒng)中現(xiàn)有及潛在的技術(shù)漏洞、隱患和風(fēng)險(xiǎn)，如在機(jī)場、火車站、高校、酒店和政府單位等場所中的使用較為常見。

（3）證卡認(rèn)證和出入管理：人臉識(shí)別終端應(yīng)用于認(rèn)證核驗(yàn)設(shè)備中，可快速準(zhǔn)確地確認(rèn)人員的，進(jìn)行的人員核驗(yàn)，如火車站、地鐵、機(jī)場等。

人臉識(shí)別的一般流程

人臉識(shí)別利用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測到的人臉圖像進(jìn)行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作，技術(shù)上包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對(duì)比輸出結(jié)果。人臉識(shí)別的一般流程：

一、人臉采集：  

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同位置、不同表情等，當(dāng)采集對(duì)象在設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝人臉圖像。   

二、人臉檢測方法  

在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來達(dá)到人臉檢測的目的。關(guān)鍵點(diǎn)檢測是自動(dòng)估計(jì)人臉圖片上臉部特征點(diǎn)的坐標(biāo)。   

主流方法：  基于檢測出的特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。   

三、人臉圖像預(yù)處理  由于系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度矯正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理，并終服務(wù)于特征提取的過程。  

主要預(yù)處理方法有：人臉對(duì)準(zhǔn)，人臉圖像的光線補(bǔ)償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。   四、人臉特征提取  人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。

五、匹配與識(shí)別  提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存貯的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值參數(shù)，將相似度與這一閾值進(jìn)行比較，來對(duì)人臉的進(jìn)行判斷。