工地！沒(méi)有精細(xì)和規(guī)范的管理的工作場(chǎng)地，考勤！對(duì)于工地來(lái)說(shuō)復(fù)雜多變！據(jù)說(shuō)以前的工地就曾發(fā)生過(guò)各種考勤亂象，工人們上班遲到，代打卡等考勤亂象屢見(jiàn)不鮮，而且被抓到了也是各執(zhí)一詞，死無(wú)對(duì)證，給工地管理帶來(lái)了很大的不便，出現(xiàn)很多不穩(wěn)定的社會(huì)因素，嚴(yán)重?cái)_亂社會(huì)安穩(wěn)以及農(nóng)民工權(quán)益保障以及企業(yè)利益損害！為此國(guó)家現(xiàn)階段重點(diǎn)推行勞務(wù)實(shí)名制，為的就是使工統(tǒng)一規(guī)范化，形成工地應(yīng)有的秩序體制，解決上述一系列的不安穩(wěn)因素！那么農(nóng)民工實(shí)名制考勤設(shè)備，為什么選擇的是人臉識(shí)別技術(shù)的考勤機(jī)呢？那么小編就來(lái)講講這個(gè)問(wèn)題！要積極推動(dòng)區(qū)塊鏈與5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)融合發(fā)展，從源頭上保護(hù)人臉數(shù)據(jù)等個(gè)人隱私數(shù)據(jù)信息安全。上海?？等四樧R(shí)別公司
人臉識(shí)別考勤機(jī)將射頻及光學(xué)感應(yīng)技術(shù)和數(shù)碼攝像技術(shù)相互結(jié)合，在用指紋或感應(yīng)卡打卡的同時(shí)，自動(dòng)拍攝員工的圖像信息并記錄在案，通過(guò)后臺(tái)管理軟件可以查看、比對(duì)每一筆打卡記錄的人員圖像，從而有效杜絕考勤中的替打卡現(xiàn)象。正是由于這種特性，人臉識(shí)別考勤機(jī)既有指紋考勤機(jī)的防替打卡特性，又有感應(yīng)考勤機(jī)的優(yōu)點(diǎn)。人臉識(shí)別智能化系統(tǒng)的設(shè)置并非千篇一律的，而應(yīng)根據(jù)工程的實(shí)際情況，如工程規(guī)模、配套設(shè)施、市場(chǎng)定位、用戶對(duì)象、管理要求、規(guī)劃及平面布局等等因素，作出有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。浙江曠世人臉識(shí)別圖片與傳統(tǒng)手持測(cè)溫儀器相比，避免了交叉的可能性。
人臉識(shí)別考勤機(jī)主要用于對(duì)公司員工的出勤統(tǒng)計(jì),員工簽到時(shí)需要通過(guò)攝像頭采集到員工面部照片,再通過(guò)人臉識(shí)別算法從采集到的照片中取得特征值并與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存入的員工人臉照片的特征值進(jìn)行分析比較,識(shí)別成功后報(bào)出員工的姓名,則考勤成功。人臉識(shí)別智能化系統(tǒng)的設(shè)置并非千篇一律的，而應(yīng)根據(jù)工程的實(shí)際情況，如工程規(guī)模、配套設(shè)施、市場(chǎng)定位、用戶對(duì)象、管理要求、規(guī)劃及平面布局等等因素，作出有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。人臉識(shí)別是社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)。
迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了的識(shí)別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過(guò)三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的性和不易被復(fù)制的良特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn)： 非強(qiáng)制性：用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”； 非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像； 并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別； 除此之外，還符合視覺(jué)特性：“以貌識(shí)人”的特性，以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性等特點(diǎn)。人臉識(shí)別系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中的維護(hù)應(yīng)盡量做到簡(jiǎn)單易行。
人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉識(shí)別智能化系統(tǒng)的設(shè)置并非千篇一律的，而應(yīng)根據(jù)工程的實(shí)際情況，如工程規(guī)模、配套設(shè)施、市場(chǎng)定位、用戶對(duì)象、管理要求、規(guī)劃及平面布局等等因素，作出有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)遵循技術(shù)先進(jìn)、深度學(xué)習(xí)算法、性能穩(wěn)定、節(jié)約成本的原則；浙江曠世人臉識(shí)別圖片
軟件集計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)碼攝像技術(shù)，人臉識(shí)別技術(shù)于一體。上海?？等四樧R(shí)別公司
人臉識(shí)別在特征提取算法方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器模擬出人類大腦的學(xué)習(xí)過(guò)程，并通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和海量的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使生物識(shí)別的準(zhǔn)確率大幅度提升。然而，由于深度學(xué)習(xí)需要應(yīng)用大量的數(shù)據(jù)樣本和較長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練時(shí)間，對(duì)于整體運(yùn)算環(huán)境要求也很高，目前所覆蓋的應(yīng)用范圍不廣。很多市面上的人臉識(shí)別應(yīng)用，還是以傳統(tǒng)的、成本較低的Local Binary Pattern（局部二元模式）算法為主。人臉識(shí)別智能化系統(tǒng)的設(shè)置并非千篇一律的，而應(yīng)根據(jù)工程的實(shí)際情況，如工程規(guī)模、配套設(shè)施、市場(chǎng)定位、用戶對(duì)象、管理要求、規(guī)劃及平面布局等等因素，作出有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。上海?？等四樧R(shí)別公司
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