人脸识别考勤系统-点点时光-人脸识别考勤
作者:点点时光2020/9/11 5:53:30





怎样创建点名场景?

签到荚的核心功能是点名与签到,签到荚支持任何用户自主创建各类考勤场景(包括查寝、查课、查自习、活动、会议等),针对点名人自主创建的考勤场景,签到荚允许用户自主设定点名时间和地点,由系统定时自动开启点名。学生干部也能查看到自己权限范围内的考勤统计数据,督促未签到的学生按时签到。

点点时光(武汉)科技有限公司是校园移动考勤信息化的,公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚,可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。欢迎来电咨询!









人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,人脸识别考勤方案,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,人脸考勤机,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,人脸识别考勤,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。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权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。





人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身1份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。


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