考勤巡更系统运作模式是在巡更人员的责任区内设置若干个固定的信息点，每个巡更人员配备一只巡更器，巡更人员每天巡查到信息点时进行触点记录。这样，巡更人员有没有到岗，***打卡考勤机，到岗的时间、次数均被记录在巡更器上。只要定期对巡更器上的数据进行核查，就能准确地掌握该巡更人员的到岗到位情况。

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人脸自动对焦和笑脸快门技术：首先是面部。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 　笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

门禁系统受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。

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，微信打卡考勤，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***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，移动考勤打卡，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，考勤打卡，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。





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