菏泽鄄城县人脸识别门禁系统厂家,实名制系统
-
面议
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸图像特征提取
人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
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。