考勤巡更系統(tǒng)運作模式是在巡更人員的責(zé)任區(qū)內(nèi)設(shè)置若干個固定的信息點，每個巡更人員配備一只巡更器，巡更人員每天巡查到信息點時進行觸點記錄。這樣，巡更人員有沒有到崗，到崗的時間、次數(shù)均被記錄在巡更器上。只要定期對巡更器上的數(shù)據(jù)進行核查，就能準確地掌握該巡更人員的到崗到位情況。

點點時光（武漢）科技有限公司是校園移動考勤信息化的，公司所推出的下一代校園移動考勤產(chǎn)品—簽到莢，結(jié)合人臉檢測、人臉、人臉識別、檢測、GPS定位、WIFI定位、定位、錨點定位、云計算、移動互聯(lián)等先進技術(shù)，可有效防止考勤時困擾用戶的“代簽到”、“不到考勤點簽到”、“需排隊簽到”等問題。歡迎來電咨詢！

人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。

人臉圖像采集及檢測人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost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)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

點名人如何利用簽到莢創(chuàng)建會議與活動點名場景呢？

具體操作步驟：

（1）、打開APP，在首頁點擊“點名”按鈕，即可進入該功能主頁；

（2）、選擇右下方“＋”，創(chuàng)建點名場景；（3）、輸入活動或會議名稱，選擇活動或會議的點名地點，并設(shè)置點名時間；（4）、活動或會議的點名場景創(chuàng)建完成后，系統(tǒng)會給予四位簽到碼或是二維碼，學(xué)生通過這兩種方式簽到即可；