人脸识别考勤系统软件 升级人脸识别考勤 人脸识别系统

考勤分析
1、全部、人员、部门分析
2、分析周期支持按选择人员、选择部门进行处理
3、分析日志记录
4、多线程考勤分析方式，以快速度进行处理
5、246.6/S的计算考勤明细的速度，使考勤分析不再耗时、苦苦等待；
6、配置智能考勤、可实现实时计算

年假管理
1、年假规则支持设置
2、支持延期登记
3、支持年假转工时、加班、计算加班费

人脸考勤机设备基本参数        

识别功能：  双摄像头
识别方式：人脸；工号+人脸；卡+人脸（配读卡器时），单
大用户：500--2000人
识别速度： <=1s
识别率： >=99%
误识率 ：<=0.1%
角度范围： 水平：±20°, 垂直：±20°
适应身高： 145-195CM
识别距离： 30-80CM
内置读卡器:    可选（ID/IC），选配

考勤功能 考勤设置 内嵌WebServer
 考勤记录存储数量 2G支持50万条记录；8G支持250万条记录；16G支持500万条记录；32G支持1000万条
 门禁/考勤软件 门禁考勤一体软件

门禁功能 简易开关量 支持
 控制门数 双门双向，单门双向，四门单向
 管理方式 WEB管理和飞瑞斯软件管理
 开门方式 韦根输出

数据存储功能 USB数据导入导出 支持
 SD存储卡 大支持32G,标配2G
 网络数据同步 服务器手动同步（自动同步可选）
 识别照片存储 无论识别成功与否，保存照片

通讯接口 I/O（两进两出） 支持开关量输出
 RS485 支持
  韦根输出  支持
 韦根输入 支持
 网络 支持TCP/IP（RJ45接口，带指示灯）
 USB  支持
 网络视频 支持

用户数据网络同步功能 10台机器同步

选配
设备管理功能 内嵌WebServer 支持
 内置管理员 支持
 存储容量 当存储容量**过90%时，指示灯显示信息, LCD显示信息
 防拆卸 支持
 计时 内置RTC, 网络自动对时(SNTP)
 License控制 支持（内置加密芯片）

 电源开关 支持
 复位功能 RESET键复位， 
人机互动 LCD 标配 TFT,3.5寸 LCD 320*240
 功能键 支持多10个功能键，用户可自定义
 触摸屏 支持
 指示灯 红（警告/失败）、绿（工作中/成功）

 操作提示 支持（语音、指示灯）
 语音 支持
 蜂鸣器 支持
 人体感应 支持（可设置灵敏度）
 定时响铃功能 支持多5组响铃
 汉字输入 支持汉字拼音输入
 考勤时间间隔设置 支持
 定时自动开关机设置 支持对四个时间段设置
 语言 支持中英繁

其他 适用工作环境 适应光线：0-20000LUX
 工作湿度 20%~80%
 工作温度 0~45°C
 外型尺寸 180*138*92 mm
 安装方式 壁挂式
注○1：定制功能才具备识别、ID/IC卡+人脸识别模式。
注○2：提供这两种读卡模块，定制才会在机器中接入。
注○3：定制此功能才会具备
 
使用环境需求
阳光直射时对人脸识别有一定的影响，应避免将设备安装在阳光直射的地方。人脸识别产品在非阳光直射环境下有的适应能力，是目前市面上适应室外工作环境的人脸识别门禁产品系列。

人脸识别系统的工作原理

 人脸识别系统的工作原理是什么？现在一些小区出入不用门禁卡了，出入全靠人脸识别；银行也开通了刷脸金，省去了拿卡，输入等；有的餐厅搞活动，刷脸吃饭，由机器打分，颜值高的**。在火车站、汽车站、高铁站、机场等公共场所，人脸识别应用也越来越多。那么人脸识别有哪些技术呢？     
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是早、传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
一 基于几何特征的方法      
　　人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。      采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
二  可变形模板法
　　可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是 :设计一个参数可调的模型 (即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数小化，此时的模型参数即做为该的几何特征。      
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，较适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在率上还远不能满足要求，计算量也较大。 
2. 局部特征分析方法（Local Face ysis）      主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这较符合信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用**了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。
3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）      
特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前流行的算法之一，具有简单有效的特点, 也称为基于主成分分析(principal component ysis,简称PCA)的人脸识别方法。      
特征子脸技术的基本思想是：从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。
    实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。       
　　基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。

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