济南平阴智能人脸识别安装电话

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
相似性
不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
易变性
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

人脸识别考勤系统软件
人脸识别考勤系统，就是依托人脸识别技术的考勤管理系统，人脸考勤系统采集员工的姓名，ID号，员工面部图片，员工在考勤后记 录会传递到考勤管理系统中，再由系统来运算缺勤，加班等信息。

人脸识别考勤应用
　　人脸识别考勤系统，能有效提高企业的考勤管理方式，规范员工考勤操作，防止出现代打卡、弄虚作行为，也方便有效的提高考勤效率。同时支持TCP/IP联网方式，考勤数据自动上传管理部门，管理考勤数据。广泛适用于企事业单位、中小学教育机构、酒店、会所、等。
　　综上所述，具备环保节能特征是安防产品将受到制造厂商与消费者的青睐，因为其不仅满足了人们对“环保与高度安全”的需求，而且识别率高、简单易用，为各种环境的安防提供了理想的解决方案。除上述的新颖指纹识别总体设计方案与非接触，防人脸识别考勤机是的典例外，又如智能视分析模块及应用等多种安防技术与产品的开发，相信在不久的将来，将得到更广泛的应用。

人脸识别考勤系统 在数据表上点右键可以对考勤数据进行相关编辑和查询。
修改记录：可以对实际的记录进行修改
调整班次：如果这的班次不正确，可以在这里随意调整
重新计算：修改记录，或调整班次后，就可以对这行记录进行一次重新计算。
修改考勤记录：可以对考勤的结果进行修改，如迟到、早退、工作时间等具体的数据。
查询 ：可以设置过滤条件查询考勤数据，并将查询到的数据导出。导出的数据与查询到的数据是一样的，即所见即所得。
请假管理，
出差管理，
排班明细，
人员考勤统计，
饼图报表分析，
考勤统计表。