刷臉考勤系統(tǒng)擇優(yōu)推薦【點點時光】

點點時光（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、錨點定位、云計算、移動互聯(lián)等先進技術(shù)，可有效防止考勤時困擾用戶的“代簽到”、“不到考勤點簽到”、“需排隊簽到”等問題。其前瞻性理論和技術(shù)研究依托于北英屬哥倫比亞大學(xué)和華中科技大學(xué)，強大的博碩士研發(fā)團隊提供了有效的技術(shù)支持和服務(wù)。歡迎來電咨詢！

簽到莢不僅僅可以簽到，還可以查看課程表（課程表）

大學(xué)上課是流動式的，不會有固定教室，大學(xué)上課時間也是自由的，每周甚至每天的課程安排都是不一樣的，因此很多大學(xué)常常會忘記今天有什么課要上，在哪上課，針對這個問題，簽到莢提供課程表功能，供學(xué)生隨時隨地查看課程信息。

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。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。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)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(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。

人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。針對未帶手機或忘記參與考勤的人員，簽到莢提供了當(dāng)場補簽的方式。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。