人脸识别系统自身是1个挺好用并且早已刚开始被普遍应用的技术了，人们如今在市场上购到的数码照相机以至于某些智能机的摄影摄像功能里，都早已应用了该技术，能够协助摄影者在广角镜头界面中寻找有几个脸，也有人识别笑容，当被摄体变成笑容的时候就按下快门拍照。正由于这种人们生活起居中常看到的情景出現了面部识别，很多的hr刚开始关心，是否能够根据面部识别来考勤管理？那样就能根本途径处理代打卡难题了。
先來简易科谱一下人脸识别考勤系统技术。下图为是面部识别的通常全过程：因此我觉得人们刚刚提及的照相情景采用的技术，我觉得仅仅人脸检测，并沒有深层次到鉴别的部分，可是在考勤的业务流程的全过程中，则必须进行事件后的一连串分辨。人脸检测是开始，检验不成功后面的鉴别无从谈起；人脸检测通常也包含了面部关键环节检验，成功检测后的预处理是根据人脸的关键点对人脸进行拉直和对齐，并在只包含五个人脸特征的部分指定人脸图像，当然也可以包括光照处理。鉴别全过程则相近通常图象（方式）归类，大致是获取某类特点（用以表达面部图象的数学向量，是对面部图象实行特殊的运算得到的，如得到矩阵特征值即是这种方式）选择一种分类方法(传统的神经网络和深度学习方法不同于此)。
以下是某企业的人脸识别考勤的注意事项：1、考勤时请相互配合提醒进行面部识别，鉴别过程中，会出現捕获框（蓝框表达捕获合理面部，红框或无框表达沒有捕获合理面部），请前后左右中移动或调节姿态。2、考勤机提醒“鉴别不成功”表达考勤未取得成功，提醒“鉴别取得成功”，表达考勤取得成功。3、对考勤点的自然环境规定偏高。面部识别对光源的规定十分高，通常情况下更适用房间内考勤管理，而且配置非常好的阳光照射标准，针对某些加工业的室外考勤管理点而言，没法确保应用实际效果。
因而，下列标准的情景是适用人脸识别的：医院门诊、大学、政府部门、工地等机关事业单位。职工经营规模必须，阳光照射标准好，并且针对医院门诊也防止了感染的触碰风险性。人员很少的单独铺面，例如美容店与餐饮业，由于职工衣着造型设计一致，要是仅用以我店员工绩效管理得话，人脸识别考勤管理机器设备能较稳定的工作，要是涉及到连锁加盟型公司存有很多工作人员流动性的状况下，收集、存储与统计数据消息推送常有很繁琐困难！金融机构、保险库、智能安防等对工作人员鉴别规定高的企业，能够将面部识别与别的鉴别方法混和应用，达到安全级别实际效果。综上所述，人脸识别打卡还是很好用的！
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