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人脸考勤机

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人脸考勤机

  

人脸考勤机

  

人脸考勤机

  5.可通过TCP/IP网络设置设备状态,以及上传下载信息;网络通讯数据加密。

  人脸考勤机是一种新型的存储类考勤机,事先只需采集员工 的面像并建立档案,当员工上下班站在人脸识别考勤机的识别区域内,考勤机上就会快速的记录考勤状况并保存记录。

  脸是标识您身份的重要元素,别人也会通过你的脸来辨认您。请想象一下,如果所有的面孔都是相同的,识别出一个人该是多么的困难。除了长得几乎完全一样的双胞胎之外,面孔毫无疑问是一个人最独一无二的物理特征。不只是人有识别和区分数百万张不同面孔的先天能力,计算机现在也正在迎头赶上人的这种能力。

  9.可独立使用,无需连接电脑,即可完成人员登记、人脸考勤、存储记录等功能。

  人脸本质上是 3D 空间中的一个表面,所以原则上用 3D 模型能更好地表征人脸,特别是处理人脸的各种变化,如姿势、光照等。 Blanz 等人提出了一种基于 3D 形态模型的方法,该方法将形状和纹理用模型参数编码,同时提出了一个能从单张人脸图像还原模型参数的算法。形状和纹理参数可用来进行人脸的识别。为了处理由于这些参数导致的图像之间差异的极端情形,通常是预先产生一个通用的模型。而进行图像分析时,给定一张新的图像,一般的做法是用通用模型去拟合新的图像,从而根据模型来参数化新的图像。

  面部识别考勤机 在人脸识别中,由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间,任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间,得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离,取最小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。

  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。

  3、在取样时尽量保持取样环境与考勤环境的一致,建议最好在考勤机放置位置取样。

  如果照镜子,您会发现脸具有一些可辨别的标志。脸上的凸出部分和凹陷部分构成了不同的面部特征。面部识别考勤机将这些标志定义为节点。人脸大约有80个节点。每个节点包含 40 个 Gabor 小波(一种数字信号变换方法)系数,包括相位和幅度,这些系数合起来称为一个 Jet ,这些小波系数是原始图像和一组具有 5 个频率、 8 个方向的 Gabor 小波卷积(一种数字信号处理算子)得到的。这样每幅图就像被贴了标签一样,其中的点被 Jets 标定,边被点之间的距离标定。所以一张人脸的几何形状就被编码为图中的边,而灰度值的分布被编码为图中的节点。

  人脸考勤机是利用人脸考勤的机器,采用了人脸识别技术,利用人脸的差异识别人员。通过提取人像特征点,利用生物统计学的原理建立人脸特征模板对人员进行登陆,并在识别时更新用户脸部图像提高准确率。

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  4、请保持表情自然,避免闭眼、斜视、头发盖住眼睛,取样和考勤时请不要佩戴眼镜,这样可以方便更快考勤。

  2、请与考勤机保持约30—80cm距离处将人脸正对镜子,眼睛盯着镜面的中央处,缓缓的前后移动脸部,并保持取样时神态自然。

  1、您的人像必须在镜框范围内;取样时,只要脸在镜面范围内,视线对着镜面中央平行或是低头都是可以的。

  人脸考勤机顾名思义:就是以分析人脸不同特征为识别依据的考勤机设备,我们来看看面部识别的技术特征

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