人脸识别考勤有哪些特点？

人脸识别考勤系统具有以下几大特点：

1.采用人脸关键区域***的方法，具有唯1特征性，彻底杜绝代打卡行为发生。

2.方***传播，更加健康卫生，同时避免机器磨损有利于延长机器的寿命。

3.不易丢失，解决了由于门禁卡丢失而被别人利用的事件发生。

4.适用性非常广泛。充分展现使用单位的高科技形象，体现考勤制度的方便性、性、公正性。

人脸识别的应用

如今人脸识别技术在中国的应用可以说是相当广泛，应当说人脸识别技术重在解决社群管理中的人的身份识别问题。我国又是人口大国，群体活动频次相当高，其风险也随之而来。比如大型演唱会、运动会，很多时候做不到人、票信息一致，这就有可能导致群体活动风险产生。因此，针对此类群体活动场景专门优化了系统，除了简单的闸机识别，还应包括人脸图像采集、人脸***、人像识别预处理、人脸预警等。这样系统无疑在社区管理中也可适用。目前，在普通的社区管理中，通常使用人脸识别门禁，仅提供简单的开关门功能。

在***、教育、***、社区、边检、***、企业等场合的管理中，人脸识别均有不可替代的作用。特别是在建设“平安城市”、“平安社区”当中，人脸识别更是必不可少的项目。随着人脸数据库的逐步建立，特殊人群的行动管理已经可以纳入到社会统一管理层面，做到特殊人群的有效精准管理。

什么是人脸检测？

人脸检测是人脸识别的流程之一，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。

人脸关键点检测（人脸对齐）自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标。

基于检测出的特征采用Adaboost学习算法（一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法）挑选出一些蕞能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投僄的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，适合移动端、嵌入式上使用），dpm（速度较慢），cnn（性能不错）。