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人脸识别考勤,如何成为主流的考勤系统?

文章出处:未知 人气:发表时间:2019-07-02 21:02


人脸识别,也叫面部识别,是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。

 

刷脸支付背后的核心技术是人脸识别。其实,早在刷脸支付出现之前,人脸识别已经被应用于很多场景,比如通过使用人脸识别设备来进行考勤,也就是俗话说的“刷脸考勤”。一方面,人脸识别被密集地应用于不同的场景,另一方面,潜在的技术风险又让人们非常疑惑。那么,人脸识别考勤 ,到底应该如何成为主流呢?

 

近几年,人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用,随着技术的不断发展,它离我们的日常生活越来越近,手机、商场、公园等都可以看到它的身影。据相关分析报告显示,预计今年起人脸识别市场规模将保持20%左右的增速,到2022年,全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元。可以说,未来几年将是人脸识别技术成熟与普及的关键之年。

 

人脸识别过程

 

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

 

人脸识别技术本身是一个很靠谱而且已经开始被广泛使用的技术,现在市场上买到的数码相机甚至一些智能手机的摄影摄像功能里,都使用了该技术,可以帮助拍摄者在镜头画面中找到有多少人脸,有些还可以识别出微笑,作为拍摄信号。其实,我们刚才提到的拍照场景用到的技术只是人脸检测,并没有深入到识别的部分,但是在考勤的业务过程中,则需要进行后续的一系列判断。

 

一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。

 

人脸识别的优势与困难

 

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

 

相似性。不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

 

 

 

易变性。人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。

 

当前人脸识别技术可从哪些地方改进?

 

人脸识别技术要取得进步,这得从它的几大关键技术点上寻求突破,人脸识别的几大关键技术包括:

 

基于特征的人脸检测技术——通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

 

基于模板匹配人脸检测技术——从数据库当中提取人脸模板,接着采取一定模板匹配策略,使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配,由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。

 

基于统计的人脸检测技术——通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库,采用统计方法强化训练该系统,从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。

 

从技术层面,人脸识别改进的办法可从上述三个方面。任何一个细节技术的突破都可能带来识别率的提升改进。

 

而人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

 

所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

 

不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。

 

传统的刷卡考勤需要员工每天随身携卡,很多员工因早晨时间匆忙而忘记带卡,并且考勤方式不严密,员工会利用漏洞让同事带打卡,影响考勤效率;指纹打卡由于接触人多,容易引起细菌交叉感染。

 

 

 

而刷脸考勤只要带着自己的一张脸就能完全实现考勤,时间还不到一秒钟就解决问题,不会受光线影响更不用担心辨别错误,人脸通机器识别率在95%以上,具有非接触、识别速度快、准确率高不受光线的影响等显著优点,而且避免因按指纹引起一些细菌交叉传染。所以说,人脸识别取代传统的打卡、刷卡、指纹打卡利大于弊。

 

主流的人脸识别考勤系统的特点

 

1、人脸识别考勤系统通过网页访问,B/S架构,领导及部门经理如需查看,不需要另外安装考勤软件,使用方便。

2、考勤机标配Internet通讯接口,支持Adsl拨号、光纤、VPN、专线等实现广域网联网做考勤使用。

3、考勤软件支持人脸识别考勤机。

4、上下班的打卡记录,考勤软件支持自动实时的方式上传到电脑,无需手工干预。

5、支持多用户,除了默认管理员以外,考勤软件还可以增加多位用户。

6、考勤软件支持按部门设置访问权限,如设定分公司考勤管理人员只能看到分公司的考勤数据。

7、支持多台考勤机联网考勤。

8、考勤软件里面保存的打卡记录可以区分员工是在哪一台考勤机上打的卡。

9、支持员工在任意一台考勤机上打卡,然后把打卡记录汇总到一起统计。

10、能够统计出每个员工最早和最晚的打卡时间。

11、能够统计出那些员工在岗,或者没有进公司。

12、员工过生日考勤软件会给员工发送邮件提醒并祝贺。

13、试用期、合同到期可以设置邮件提醒HR人员。

14、可以分别查询每个分公司或者门店的考勤记录。

15、支持在一台机器上登记人脸模板信息,然后把员工信息及人脸模板信息下发到考勤软件每一台考勤机上,避免重复手工登记。

16、考勤软件支持设定员工一天打2次/4次/6次卡,可以分别统计每个时间段迟到、早退以及缺勤情况。

17、支持班次管理功能,允许设定考勤软件默认班次,添加员工后,没有排班的情况下,默认按该班次上班。

18、漏打卡的情况下,支持补签到或者签退的功能。

19、可以生成考勤原始记录表、出勤明细表、日报和月报,并支持导出excel保存。

21、支持复杂的排班功能以及班次个性化的灵活调整。

22、支持弹性班次、记时班次以及智能班次、排班导入等功能。

23、允许考勤管理人员批量添加员工请假、加班、外出、漏打卡补签等功能。

 

依托于物联网与人工智能的快速推进,人脸识别应用场景会越来越广泛。随着国家科研机构的研发投入、企业对技术的钻研、市场的推广等,这些都将是人脸识别美好前景的征兆。据业内分析人士认为,未来人脸识别或成为有效身份识别主流,届时,人脸识别就不是什么新鲜词了。