人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的核心算法，并使識別結(jié)果具有實(shí)用化的識別率和識別速度；這樣的特點(diǎn)對于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。“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、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(shí)現(xiàn)，是生物特征識別的應(yīng)用，其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向工智能的轉(zhuǎn)化。

點(diǎn)點(diǎn)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(diǎn)定位、云計(jì)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(diǎn)簽到”、“需排隊(duì)簽到”等問題。歡迎來電咨詢！正是由于這種特性，人臉識別考勤機(jī)既有指紋考勤機(jī)的防替打卡特性，又有感應(yīng)考勤機(jī)的優(yōu)點(diǎn)。

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(shí)際中主要用于人臉識別的預(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。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)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(qiáng)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(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。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。

人臉識別考勤機(jī)主要用于對公司員工的出勤統(tǒng)計(jì),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(bào)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(yàn)證成功。

9.可獨(dú)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。

人臉考勤機(jī)顧名思義：就是以分析人臉不同特征為識別依據(jù)的考勤機(jī)設(shè)備，我們來看看面部識別的技術(shù)特征臉是標(biāo)識您身份的重要元素，別人也會通過你的臉來辨認(rèn)您。請想象一下，如果所有的面孔都是相同的，識別出一個人該是多么的困難。除了長得幾乎完全一樣的雙胞胎之外，面孔毫無疑問是一個人的物理特征。不只是人有識別和區(qū)分?jǐn)?shù)百萬張不同面孔的先天能力，計(jì)算機(jī)現(xiàn)在也正在迎頭趕上人的這種能力。如果照鏡子，您會發(fā)現(xiàn)臉具有一些可辨別的標(biāo)志。臉上的凸出部分和凹陷部分構(gòu)成了不同的面部特征。面部識別考勤機(jī)將這些標(biāo)志定義為節(jié)點(diǎn)。人臉大約有80個節(jié)點(diǎn)。每個節(jié)點(diǎn)包含 40 個 Gabor 小波（一種數(shù)字信號變換方法）系數(shù)，包括相位和幅度，這些系數(shù)合起來稱為一個 Jet ，這些小波系數(shù)是原始圖像和一組具有 5 個頻率、 8 個方向的 Gabor 小波卷積（一種數(shù)字信號處理算子）得到的。這樣每幅圖就像被貼了標(biāo)簽一樣，其中的點(diǎn)被 Jets 標(biāo)定，邊被點(diǎn)之間的距離標(biāo)定。簽到莢的“WIFI定位”和“精準(zhǔn)定位（錨點(diǎn)定位）”，任意場合（含地下室、教室、實(shí)驗(yàn)室）定位精度可區(qū)分不間，有效解決了GPS定位無法解決的“室內(nèi)接收不到GPS信號問題”，不到考勤點(diǎn)無法簽到的問題。所以一張人臉的幾何形狀就被編碼為圖中的邊，而灰度值的分布被編碼為圖中的節(jié)點(diǎn)。