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，结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、GPS***、WIFI***、***、锚点***、云计算、移动互联等***技术，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！

高校点名，老师如何防止学生代签？

以前按点名方式统计上课出勤率费时费力，学生也容易烦，老师草草点名又显得不公平，纵容了逃课、代签到现象，时间长了学生学业就荒废了。

没有规矩、不成方圆；学校里没有一款统一的的学生签到认证管理，就会让不良学生钻空子。而传统的以打卡、为代表的考勤产品，存在着替代打卡，效率低下，不易统计，管理和使用维护成本高等弊端。

针对传统考勤或签到方式的种种弊端，签到荚APP利用面部识别技术进行身份认定，为高校提供人脸识别签到的技术。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。


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。人脸本质上是 3D 空间中的一个表面，企业员工打卡，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。


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