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

人臉圖像采集及檢測(cè)人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)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(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)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(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。簽到莢APP的開發(fā)是為了達(dá)到優(yōu)化管理流程、提高工作效率、減少工作強(qiáng)度、減少重復(fù)勞動(dòng)，減少輔導(dǎo)員和老師工作量的目的。主流的人臉檢測(cè)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(lái)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(qiáng)的分類方法。人臉檢測(cè)過(guò)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(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(cè)速度。

目前考勤設(shè)備市面上主流的分為以下幾類：一：指紋考勤：這個(gè)就是大家目前用的的方式，優(yōu)點(diǎn)在于識(shí)別效果好，速度快，但是存在部分人員無(wú)法使用的狀況。二：ID卡考勤：目前還是有很多的客戶都是在使用ID卡來(lái)考勤，好處速度非?？欤⑶铱梢栽诠窘M成一卡通的模式，但是存在于員工代打卡的現(xiàn)象。三：紙卡鐘考勤：紙卡鐘是目前考勤設(shè)備行業(yè)內(nèi)原始的設(shè)備，好處是統(tǒng)計(jì)方便，無(wú)需電腦，但是存在于購(gòu)買考勤卡的耗材費(fèi)用。四：人臉識(shí)別考勤機(jī)：目前這個(gè)設(shè)備的也是近兩年國(guó)內(nèi)才開始普及的，好處是身份識(shí)別的性，但由于使用環(huán)境等因素的限制，不能在戶外光照度過(guò)高的地區(qū)以及不能在戶外使用。五：虹膜識(shí)別：目前虹膜識(shí)別設(shè)備主要是由韓國(guó)、美國(guó)的廠家生產(chǎn)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)虹膜的廠家較少。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法。此類設(shè)備成本過(guò)高，非安全級(jí)別要求較高的地方很少使用。六：指靜脈識(shí)別：用于鑒別人體靜脈血管的方式，可以完全杜絕假手指，屬于驗(yàn)證的設(shè)備，目前主要是日本廠家生產(chǎn)居多，國(guó)內(nèi)有個(gè)別廠家生產(chǎn)。但是設(shè)備識(shí)別速度較慢，不適合大規(guī)模人群使用。七：攝像考勤機(jī)：智能射頻（采用MF1卡）與攝像技術(shù)的結(jié)合,考勤機(jī)內(nèi)置攝像頭可在的同時(shí)對(duì)者進(jìn)行拍照存檔, 讓代打卡者無(wú)所遁形。

考勤規(guī)則：

1.節(jié)假日管理：設(shè)置法定假日，公司休息日，正常上班，雙休日等不同類型；

2.假別管理：支持事假、病假、年假、加班調(diào)休等假期外，用戶也可以根據(jù)需要定義；

3. 年假定義：考勤系統(tǒng)可以根據(jù)單位的是實(shí)際年假情況靈活的設(shè)置；

4. 流程定義：支持按請(qǐng)假天數(shù)、假別，以及部門、崗位設(shè)置不同的一級(jí)或多級(jí)審批流程。