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，所有的人脸的结构都相似，校园信息化建设方案，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，校园信息化，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，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，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。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，信息化校园，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查***脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

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人脸识别考勤机将射频及光学感应技术和数码摄像技术相互结合，在用***或感应卡打卡的同时，自动拍摄员工的图像信息并记录在案，通过后台管理软件可以查看、比对每一笔打卡记录的人员图像，从而有效杜绝考勤中的替打卡现象。正是由于这种特性，人脸识别考勤机既有***考勤机的防替打卡特性，又有感应考勤机的优点。人脸识别考勤机与***考勤机相比具有以下一些优势：由于***考勤机对环境和考勤人员皮肤的要求都很高，当空气干燥、皮肤脏、蜕皮等情况就无法识别，而且读头容易磨损。这些原因使得考勤机寿命短，维护成本高。 而人脸识别考勤机是识别人的头像信息，识别时不受环境、人员因素的影响。





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