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人臉識別考勤機好用嗎?

       在過去的兩年里,越來越多的顧客開始通過使用人臉識別考勤設備要求考勤,這就是俗稱的“刷臉考勤”。因為確實有很多人關心這種打卡方式,今天來給你一些科普知識,告訴你人臉識別打卡是否好用?

       人臉識別系統(tǒng)自身是1個挺好用并且早已剛開始被普遍應用的技術了,人們如今在市場上購到的數碼照相機以至于某些智能機的攝影攝像功能里,都早已應用了該技術,能夠協助攝影者在廣角鏡頭界面中尋找有幾個臉,也有人識別笑容,當被攝體變成笑容的時候就按下快門拍照。正由于這種人們生活起居中??吹降那榫俺霈F了面部識別,很多的hr剛開始關心,是否能夠根據面部識別來考勤管理?那樣就能根本途徑處理代打卡難題了。

       先來簡易科譜一下人臉識別考勤系統(tǒng)技術。下圖為是面部識別的通常全過程:因此我覺得人們剛剛提及的照相情景采用的技術,我覺得僅僅人臉檢測,并沒有深層次到鑒別的部分,可是在考勤的業(yè)務流程的全過程中,則必須進行事件后的一連串分辨。人臉檢測是開始,檢驗不成功后面的鑒別無從談起;人臉檢測通常也包含了面部關鍵環(huán)節(jié)檢驗,成功檢測后的預處理是根據人臉的關鍵點對人臉進行拉直和對齊,并在只包含五個人臉特征的部分指定人臉圖像,當然也可以包括光照處理。鑒別全過程則相近通常圖象(方式)歸類,大致是獲取某類特點(用以表達面部圖象的數學向量,是對面部圖象實行特殊的運算得到的,如得到矩陣特征值即是這種方式)選擇一種分類方法(傳統(tǒng)的神經網絡和深度學習方法不同于此)。


 
       那麼,影響面部識別的要素事實上可包括影響人臉檢測的要素和影響特征提取要素:影響人臉檢測的要素有:陽光照射、面部姿勢、擋住水平;影響特征提取的因素有:光照、年齡、表情、遮擋程度;這一下大伙兒對面部識別一些定義了吧。我覺得,面部識別機器設備的確能夠處理代打卡的難題,可是在應用情景上,受許多要素的限定:舉個例子,應用總數不可以過多。在30張臉里鑒別出一張來是很容易的,可是25000張臉里,因此有貼近的不有利于辨別的狀況出現,即便辨別出來,因此必需要大量的時間和更強的取樣效果??记诤苈?。通常情況下,刷卡考勤是1秒1人,指紋考勤是5-12秒1人,人臉識別的速率,因此必須12-40秒。不過這些因素均已不再受限已解決!

       以下是某企業(yè)的人臉識別考勤的注意事項:1、考勤時請相互配合提醒進行面部識別,鑒別過程中,會出現捕獲框(藍框表達捕獲合理面部,紅框或無框表達沒有捕獲合理面部),請前后左右中移動或調節(jié)姿態(tài)。2、考勤機提醒“鑒別不成功”表達考勤未取得成功,提醒“鑒別取得成功”,表達考勤取得成功。3、對考勤點的自然環(huán)境規(guī)定偏高。面部識別對光源的規(guī)定十分高,通常情況下更適用房間內考勤管理,而且配置非常好的陽光照射標準,針對某些加工業(yè)的室外考勤管理點而言,沒法確保應用實際效果。

       因而,下列標準的情景是適用人臉識別的:醫(yī)院門診、大學、政府部門、工地等機關事業(yè)單位。職工經營規(guī)模必須,陽光照射標準好,并且針對醫(yī)院門診也防止了感染的觸碰風險性。人員很少的單獨鋪面,例如美容店與餐飲業(yè),由于職工衣著造型設計一致,要是僅用以我店員工績效管理得話,人臉識別考勤管理機器設備能較穩(wěn)定的工作,要是涉及到連鎖加盟型公司存有很多工作人員流動性的狀況下,收集、存儲與統(tǒng)計數據消息推送常有很繁瑣困難!金融機構、保險庫、智能安防等對工作人員鑒別規(guī)定高的企業(yè),能夠將面部識別與別的鑒別方法混和應用,達到安全級別實際效果。綜上所述,人臉識別打卡還是很好用的!


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