人脸识别考勤有哪些特点？
人脸识别考勤系统具有以下几大特点：
1.采用人脸关键区域定位的方法，具有唯1特征性，杜绝代打卡行为发生。
2.方细菌传播，更加健康卫生，同时避免机器磨损有利于延长机器的寿命。
3.不易丢失，解决了由于门禁卡丢失而被别人利用的事件发生。
4.适用性非常广泛。充分展现使用单位的高科技形象，体现考勤制度的方便性、性、公正性。
人脸识别原理
人脸识别考勤有哪些特点？
人脸识别考勤系统具有以下几大特点：
1.采用人脸关键区域定位的方法，具有唯1特征性，杜绝代打卡行为发生。
2.方细菌传播，更加健康卫生，同时避免机器磨损有利于延长机器的寿命。
3.不易丢失，解决了由于门禁卡丢失而被别人利用的事件发生。
4.适用性非常广泛。充分展现使用单位的高科技形象，体现考勤制度的方便性、性、公正性。
动态
人脸识别闸机是硬件闸机的基础上，增加了面部识别模块，通过采集访客面部信息，经过一定的算法处理判断出访问权限，人员过通道不需要停驻等待，你只要出现在一定识别范围内，无论你是行走还是停立，系统就会自动进行识别，也就是说，人以自然的形态走过去，摄像头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别，动态人脸识别出是本人通道闸机就会将门自动打开。
影响人脸识别系统对人脸采集的主要因素有哪些？
1.图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非
人脸识别摄像头常见规定的蕞小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。
2.图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的远距离是10米，7K摄像头是20米。
3.光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。
4.模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。
5.遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为蕞佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。
6.采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸蕞佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。
人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是蕞难解决的一个问题。 其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。
我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。
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