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广州花山镇人脸考勤门禁系统供应,在业界获得了良好的口碑

2019-09-17 09:06:02 178次浏览

价 格:面议

工作原理

人脸考勤机是采用当今国际科技领域高精技术——人脸识别技术(融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体),利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过,它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。 而且,它还有拥有图像更新功能,若将正采取的图像作为第一人脸,存储的为第二人脸,如果第一人脸图像与第二人脸图像相一致,人脸识别考勤机将自动储存第一人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新,降低了脸部外形改变对识别的影响,增加了识别的准确率。

人脸识别考勤管理引起销售市场风潮:在百度输入“人脸识别考勤管理”,能够获得154万个有关結果,统计数据向人们传送出人脸识别考勤管理已成1个热行业的信息内容。在国家大力发展“互联网技术+”的大背景下,基本建设智能化考勤系统具备非常关键的实际意义。虽然现如今仍有大部分公司恪守指纹考勤,但随之科技进步的升級,考勤管理商品升级迭代,指纹考勤的弊端也就更加显著。因为指纹打卡必须触碰设备,因而经常出現鉴别不灵的状况,再者碰到上班签到高峰,打卡机前排长队等待必然,影响考勤体验。人脸识别系统因为具备非接触性,不用身体触碰设备,根据人脸识别便可鉴别真实身份,看起来更为人性。人脸识别考勤在指纹考勤之后侵吞考勤销售市场,两者之间比较,刷脸更加智能化、个性化。

人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。

基于几何特征的人脸识别方法

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。因此,这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。

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