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指紋打卡考勤機(jī)承諾守信【點點時光】

發(fā)布時間:2021-01-17 06:50  

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早期的考勤通常就是用筆在記錄簿上簽個名字,由于代替的現(xiàn)象時有出現(xiàn),通常使用生物識別、門禁刷1卡來做考勤。有些公司有公司獨立的ERP辦公系統(tǒng),也有考勤管理制度。比指紋考勤機(jī)更方便,更嚴(yán)格。

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(jìn)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。具體操作步驟:(1)、打開APP,在首頁點擊“點名”按鈕,即可進(jìn)入該功能主頁。歡迎來電咨詢!





















人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術(shù),以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份,實現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識別算法分類基于人臉特征點的識別算法(Feature-basedrecognitionalgorithms)。人臉識別技術(shù)無疑是的選擇,采用快速人臉檢測技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實時比對,從而實現(xiàn)快速身份識別。

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(jìn)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。“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù),同時需結(jié)合中間值處理的理論與實現(xiàn),是生物特征識別的應(yīng)用,其核心技術(shù)的實現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向工智能的轉(zhuǎn)化。歡迎來電咨詢!




人臉識別考勤機(jī)主要用于對公司員工的出勤統(tǒng)計,員工簽到時需要通過攝像頭采集到員工面部照片,再通過人臉識別算法從采集到的照片中取得特征值并與數(shù)據(jù)庫中預(yù)先存入的員工人臉照片的特征值進(jìn)行分析比較,識別成功后報出員工的姓名,則考勤成功。

1.采用人臉關(guān)鍵區(qū)域定位的方法,其準(zhǔn)確度高,安全性好。

2. 一般采用專用雙攝像頭,屬于準(zhǔn)三維人臉識別技術(shù),識別性能大大超過二維人臉識別,算法復(fù)雜度遠(yuǎn)低于三維人臉識別。

3.識別性能不受環(huán)境光線的影響,可靠性好。

4.可通過U盤上傳用戶姓名列表,門禁考勤記錄以及照片。

5.可通過TCP/IP網(wǎng)絡(luò)設(shè)置設(shè)備狀態(tài),以及上傳信息;網(wǎng)絡(luò)通訊數(shù)據(jù)加密。

6.自然性,識別方式和人類進(jìn)行個體識別時所利用的生物特征相同。

7. 完全非接觸,可避免細(xì)菌,更加健康衛(wèi)生。

8.語音提示,真人發(fā)聲提示面像是否驗證成功。

9.可獨立使用,無需連接電腦,即可完成人員登記、人臉考勤、存儲記錄等功能。




面部識別考勤機(jī) 在人臉識別中,由一組特征臉基圖象張成一個特征臉子空間,任何一幅人臉圖象(減去平均人臉后)都可投影到該子空間,得到一個權(quán)值向量。計算此向量和訓(xùn)練集中每個人的權(quán)值向量之間的歐式距離,取距離所對應(yīng)的人臉圖像的身份作為測試人臉圖像的身份。人臉本質(zhì)上是 3D 空間中的一個表面,所以原則上用 3D 模型能更好地表征人臉,特別是處理人臉的各種變化,如姿勢、光照等。面部識別考勤機(jī)在人臉識別中,由一組特征臉基圖象張成一個特征臉子空間,任何一幅人臉圖象(減去平均人臉后)都可投影到該子空間,得到一個權(quán)值向量。 Blanz 等人提出了一種基于 3D 形態(tài)模型的方法,該方法將形狀和紋理用模型參數(shù)編碼,同時提出了一個能從單張人臉圖像還原模型參數(shù)的算法。形狀和紋理參數(shù)可用來進(jìn)行人臉的識別。為了處理由于這些參數(shù)導(dǎo)致的圖像之間差異的極端情形,通常是預(yù)先產(chǎn)生一個通用的模型。而進(jìn)行圖像分析時,給定一張新的圖像,一般的做法是用通用模型去擬合新的圖像,從而根據(jù)模型來參數(shù)化新的圖像。