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系统简介

根据原始会议签到情况繁琐、不易保存、工作人员记录信息大、容易出现漏记错记情况，利用动态人脸面部识别会议签到系统用于参会人员签到，工地人脸识别摄像系统，可有效提高会议效率。

本系统由面部识别动态一体机与门禁控制器结合使用，可实现对会议签到，平湖建筑工地人脸识别，统计，报表等功能。该系统可以同时对多台动态面部识别一体机接收的不同人员信息进行实时采集和处理。实现人员登录、身份认证、统计、查询、检索等。报表结果以汉字形式打印输出。签到情况实时显示在各种屏幕上。在大会的入口处，出口处均放置动态面部识别一体机。参加会议者无需手工签到或持卡、密码、***等形式签到。只需按时参与会议即可。系统在会议制定开始前通过进口动态面部识别设备统计参加会议的准确签到人员。可实时统计会议的出席情况、各位各次会议的出席情况等信息，可进行打印，以便于会议的***、管理。

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人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，广东工地人脸识别，回答你是不是你的问题;

另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹 配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有近邻分类器、支持向量机等。

与***应用方式类似，人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中，用户是主动配合的，可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸 识别提供了良好的输入源，工地人脸识别系统考勤，往往可以得到满意的结果。

但是在一些公共场所安装的视频监控探头，由于光线、角度问题，得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来 人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。

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人脸识别技术采用深度学习模型的多姿态动态人脸识别算法来建立人脸识别系统，基于卷积***网络的深度监督学习模型突破技术壁垒，是目前任意光照环境下准确快速的人脸识别方法。其技术特点是人脸特***息编码数据量小、准确率高、识别速度快、数据采集手续简单、安全性高，并采用非接触式、非强制性。很好地解决了人脸识别领域的一些瓶颈问题（人脸面部表情、姿态、位置、头部尺寸的变化和遮盖物的影响以及人脸图像的光照、背景等大幅度的变化）。是一种直接、方便、容易被人们接受的非性识别方法，因其高度安全、适用面广、极为方便的使用和管理方式本公司的人脸识别系统拥有***的知识产权，包含专利及软件注册权，可实现以下功能：侧脸、半遮挡、模糊人脸多角度人脸检测；多人脸同时识别；在标准数据库可实现高达99%的人脸识别能力；海量特征大库的快速人脸搜索；基于历史动态图片库的人脸分类聚合与轨迹。

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