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人臉識別考勤機(jī)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(shè)備要求考勤,這就是俗稱的“刷臉考勤”。因?yàn)榇_實(shí)有很多人關(guān)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(yīng)用的技術(shù)了,人們?nèi)缃裨谑袌錾腺彽降臄?shù)碼照相機(jī)以至于某些智能機(jī)的攝影攝像功能里,都早已應(yīng)用了該技術(shù),能夠協(xié)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(dāng)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(xiàn)了面部識別,很多的hr剛開始關(guān)心,是否能夠根據(jù)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(shù)。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(shù),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(wù)流程的全過程中,則必須進(jìn)行事件后的一連串分辨。人臉檢測是開始,檢驗(yàn)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(guān)鍵環(huán)節(jié)檢驗(yàn),成功檢測后的預(yù)處理是根據(jù)人臉的關(guān)鍵點(diǎn)對人臉進(jìn)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(dāng)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(diǎn)(用以表達(dá)面部圖象的數(shù)學(xué)向量,是對面部圖象實(shí)行特殊的運(yùn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方法不同于此)。


 
       那麼,影響面部識別的要素事實(shí)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(jī)器設(shè)備的確能夠處理代打卡的難題,可是在應(yīng)用情景上,受許多要素的限定:舉個例子,應(yīng)用總數(shù)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(xiàn),即便辨別出來,因此必需要大量的時間和更強(qiáng)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(xiàng):1、考勤時請相互配合提醒進(jìn)行面部識別,鑒別過程中,會出現(xiàn)捕獲框(藍(lán)框表達(dá)捕獲合理面部,紅框或無框表達(dá)沒有捕獲合理面部),請前后左右中移動或調(diào)節(jié)姿態(tài)。2、考勤機(jī)提醒“鑒別不成功”表達(dá)考勤未取得成功,提醒“鑒別取得成功”,表達(dá)考勤取得成功。3、對考勤點(diǎn)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(nèi)考勤管理,而且配置非常好的陽光照射標(biāo)準(zhǔn),針對某些加工業(yè)的室外考勤管理點(diǎn)而言,沒法確保應(yīng)用實(shí)際效果。

       因而,下列標(biāo)準(zhǔn)的情景是適用人臉識別的:醫(yī)院門診、大學(xué)、政府部門、工地等機(jī)關(guān)事業(yè)單位。職工經(jīng)營規(guī)模必須,陽光照射標(biāo)準(zhǔn)好,并且針對醫(yī)院門診也防止了感染的觸碰風(fēng)險性。人員很少的單獨(dú)鋪面,例如美容店與餐飲業(yè),由于職工衣著造型設(shè)計(jì)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(jī)器設(shè)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(jì)數(shù)據(jù)消息推送常有很繁瑣困難!金融機(jī)構(gòu)、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?qū)⒚娌孔R別與別的鑒別方法混和應(yīng)用,達(dá)到安全級別實(shí)際效果。綜上所述,人臉識別打卡還是很好用的!


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