中控（Zksoftware）iFace702面部/人脸、指纹混合识别考勤机
该产品采用了中控科技最新的ZEM800核心板，ZKFinger10.0指纹面部混合识别算法，容量大，识别速度快，集成高分辨率夜视红外和彩色双摄像头功能，适用范围广，不受外界光线的影响，无论是在强光下还是在黑暗中也能进行有效识别。该系列已经通过了超过10万面部数据库长达2年的测试,同时该算法也在美国San Jose大学年度测试中名列前矛,在用户舒适度方面获得了最佳评分。iFace 采用了嵌入式中控Multi-Bio CPU,主频为630MHz,可以处理高达1:20000的1:N 速度,符合人体工程学的外观设计，工业设计由德国专业公司主导完成,模具采用了PC材料+蚀纹工艺+镜面工艺,采集比对就如照镜子一般，支持4.3寸全触摸TFT，2个标准功能键，其它按键在TFT上全触摸操作。标配TCP/IP通讯方式，支持跨网段跨网关连接。
产品特点：
高分辨率红外和彩色双摄像头功能
全彩触摸屏，操作方便，界面简洁时尚
符合人体工程学外观设计
常用6个功能键，可用户自定义
红外光学系统，对环境适应能力强，夜间仍可识别
标配简单门禁功能（门磁、出门开关、锁控、Wiegand输出）
标配TCP/IP通讯方式，支持跨网段跨网关连接
webserver管理模式与PC软件管理模式相结合，更灵活
可外接定时响铃
ID卡验证与面部识别相结合，彻底解决单个生物识别应用的局限性
ZKFinger10.0指纹面部混合识别算法
胡须、眼镜、刘海等覆盖物，自然表情、夸张表情均可比对
产品规格：
报价：
智慧工厂通道闸机考勤管理系统 应 用 及 解 决 方 案 https://www.doczj.com/doc/6d2353503.html,
目录 目录2 第一章前言3 1、背景及应用目的3 2、系统建设的必要性与可行性3 3、系统建设的主要意义3 第二章人脸识别闸机+考勤方案描述5 1、总体方案简介5 2、人脸闸机控制+考勤系统构架与使用模式6 1人脸闸机控制系统基本组成部分6 2人脸识别闸机控制系统使用模式7 3、人脸识别闸机控制可实现功能8 4、人脸识别闸机控制器参数10 第三章本司人脸识别技术优势11 1、人脸识别产品优势11 2、S HARPI F ACE技术优势11 错误!未定义书签。
第一章前言 1、背景及应用目的 随着经济的快速发展，出入口控制系统已经成为企事业单位必备的系统之一，当前某办公大楼仅有大门有出入口控制系统，每个楼层之间仅为传统防火门，当前无法有效的对通行楼层的人员身份进行有效掌控，存在一定的不足和隐患。 出入口控制系统主要是通过辨识通行人员权限来合理掌控区域通行的系统，传统出入口系统主要为密码、卡片、指纹等门禁系统。此类型系统有些容易丢失、复制而无法精确辨识身份，而指纹只能留下通行记录而无实际通行实时照片，且当前“指纹套”的出现，带来了一定的安全隐患，因此均有不足。企事业单位提升整体形象，加强各类人员身份的辨识需要更新更先进的技术来解决以上问题。 2、系统建设的必要性与可行性 人脸识别出入口控制系统，采用当前国际前沿的非接触式的人脸识别技术做为辨识身份的依据，能够有效解决卡片、密码被复制和遗失风险，能够轻松，使用时无需接触设备，使用方式非常符合人类与生俱来的辨识习惯，且能留下通行时的实时照片，人脸识别闸机+考勤出入口控制系统具备众多专业闸机所需功能，完全能够满足企事业单位出入口控制要求。系统采用专业人脸识别门禁设备与管理平台结合的方式，将安全掌控于轻松管理集于一身，能有效提升企事业单位的形象，有效提升管理效率。 3、系统建设的主要意义 1、加入人脸识别技术以后，可以有效的解决出入口人员身份辨识问题，大大提出入
计算机光盘软件与应用 2012年第5期 Computer CD Software and Applications 工程技术 — 49 — 人脸识别技术概述 杨万振 （东北大学，沈阳 110819） 摘要：作为多学科领域的具有挑战性的难题，人脸识别技术覆盖了模式识别、神经网络、生理学、计算机视觉、 心理学、数字图像处理、数学等诸多学科的内容。 关键词：人脸识别；算法 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599(2012)05-0049-01 一、引言 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。国内外的人脸识别的方法多种多样，并且不断有新的研究成果出现。但是，由于人脸识别问题巨大的复杂性，要建立一个能够完全自动完成人脸识别任务的计算机系统难度是相当大的，这不仅涉及到数字图像处理，而且还涉及到计算机视觉，人工智能和计算机网络及通讯等的多个学科领域的广泛知识。目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域等[1,2]。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域：1.公安、司法和刑侦。2.自助服务。3、.企业、住宅安全和管理。4.电子护照及身份证。5.信息安全。综上所述，人脸识别技术对于打击各类犯罪活动、维护国家安全和社会稳定等具有十分重大的意义。随着各种技术手段的综合应用和科学技术的发展， 相信人脸识别技术会不断向前发展，应用更加广泛。 二、人脸识别系统的基本框架 人脸识别过程包括两个主要环节：一是人脸的检测和定位，即从输入图像中找到人脸及其位置，并将人脸从中分割出来；二是对标准化的人脸图像进行特征提取与识别。 人脸识别系统基本框架图 如图所示，人脸识别系统各部分的功能和作用： （一）图像获取：用图像获取设备（数码相机、扫描仪、摄像机）获取图像，也可以在人脸图像库中获取图像，然后使用相应程序将图像转换成可处理的格式。 （二）检测定位：人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸的大小、姿态和位置的过程。近年来，由于生物特征识别的发展和人际交互方式的发展，人脸检测定位的发展很迅速，但是其难点是容易受到亮度变化、人的头部姿势及图像背景等因素的影响。 （三）人脸图像预处理：对获取的图像进行适当的处理，使其具有的特征能在图像中表现的明显。该模块主要由灰度变化、光线补偿、对比度增强、高斯平滑处理、直方图均衡和图像二值化处理等子模块构成。 （四）特征提取部分：将预处理后得到的正规人脸图像按照相应的算法提取出用来识别的特征向量，将原始的人脸空间中的数据映射到特征空间中去。通常把原始人脸空间叫测量空间，把用以进行分类识别的空间叫特征空间，较高维数的测量空间的模 式表示可以经过变换变为在较低维数的特征空间中模式的表示。 （五）分类器设计：部分分类器的设计是在后台完成的，就是所谓训练过程，该过程结束后可生成分类器用于分类识别。模式识别问题事实上可以看做是一个分类问题，即把待识别的对象归于某一类之中。在人脸识别问题上就是把不同输入的人脸图像归于某个人这一类。其基本的做法就是在样本训练集的基础上确定某种判决规则，然后使按这种判决规则对待识别的对象进行分 类所引起的损失最小或造成的错误识别率最小。 （六）分类决策：就是运用已经设计好的分类器进行分类识别，得出最后的识别结果，并给出相应的判断。 三、人脸识别的常用方法 1.主分量分析法 2.线性判别分析法 3.独立分量分析法 4.隐马尔可夫模型法 5.弹性束图匹配法 四、人脸识别的技术优势 虽然目前人脸识别系统不是很成熟，但与虹膜识别、指纹 识别等其它生物特征识别技术相比，人脸识别的技术优势主要有以下几点： （一）非接触式操作，适用于隐蔽监控。由于人脸识别系统不需要接触，可以秘密开展，因此特别适用于网上抓逃、隐蔽监控等应用。这是虹膜、指纹等其他生物特征识别技术所不具备。 （二）无侵犯性，容易被接受。人脸识别系统一般为远距离 采集数据，减小了对用户造成生理上伤害几率，用户容易接受。 （三）图像采集设备成本低。目前，USBCCD/CMOS 摄像头非常低廉的价格，已成为计算机的标准配置，极大地扩展了人脸识别实用范围；此外，数码摄像机、数码相机和照片扫描仪等图像 采集设备在普通家庭的日益普及进一步增加了其可用性。 （四）更符合人类的识别习惯，可交互性强。人脸识别更 符合人识别人的习惯，故若与用户交互配合可以大大提高系统 的可靠性和可用性；但是指纹、虹膜识别却不具备如此优点。 （五）识别精确度较高、速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别的精度处于较高的水平，拒识率、误识率较低。 五、人脸识别研究的难点 人脸识别通常是通过对采集得到的人脸图像的分析计算来确定其身份的。人脸是具有复杂结构的三位可变形生物体，影响人脸识别效果的因素主要有以下几个： 姿态：人脸图像的变化，例如在三维人脸到二维人脸的成像过程中，由于相关的照相机-脸姿（正面的、45度、侧面、颠倒的）导致的不同，而一些脸部特征如眼睛或鼻子可能部分地或全部被遮挡。 组件的影响：面部的特征如胡须和眼镜等可能存在也可能不存在，这些组件包括形状、颜色和大小。 面部表情：人脸为可变形物体，人脸表情的变化直接影响人脸图像的模式。 图像的方向：照相机光轴的旋转不同可直接引起人脸图像的变化。 图像的条件：当图像产生时，一些因素如光(光谱、光源分布和强度)和照相机的特性(传感器的响应、透镜)影响人脸的外观。 参考文献： [1]Yin L.Basu A.Generating realistic facial expressions with wrinkles for model-based coding [J]．Computer Vision and Image Understanding,2001,84(2):201-240 [2]李云峰,杨益,田俊香.人脸识别的研究进展与发展方向[J].科技资讯,2008(5):23-32
汉王人脸识别考勤机快速操作指南7.0 1.人员注册: ：在机器上按“MENU”—>管理员验证，进入系统—>登记用户 —>输入“工号”按OK—>人脸图像采集，完后按OK保存。第一次使用设备，管理员均未设定，按MENU，选择管理员配置，进入配置管理员模块 2.设备连接:安装完软件（软件安装，参照光盘目录使用说明书），打开软件 （用户名和初始密码均为Admin）点击“设备管理”—> “添加设备”—>输入“设备号”，“名称”，“设备类型”，“IP地址”—>按“添加”。 双击设备信息,测试设备是否连接,若已连接,则“连接状态”显示为“已连接”。然后点击“下载/上传数据”—>选中设备—>“导入设备人员信息” —>“查看设备所有员信工”,在左下角选中所有员工，按“下载至本地数据库”将员工信息从设备接收下来—>“全部保存” 3.人员修改：点击“人员管理”—> “添加”—>“添加同级部门”或“添加 下级部门”—>“输入部门名称”保存。，在“未分配”里面，选中要分配的人员，点击“员工调动”，把员工添加到相应的部门，然后在其部门修改员工的信息。 4.班次及考勤规则设置：点击“工作时间段管理”-—>“新增时段”—>输入 “时段名称”，“上班时间”，（根据上班的时间，在出勤时间段中输入相应的时间点，单击确定。）—>保存。进入“班次设置”—>“添加班次” 菜单，单击添加需要的班次。在弹出的窗口中输入班次名称，班次类别，班次信息（根据情况需要选择相应的周期数，通过“插入时段”把合适的时间段插入到相应的时间内），考勤规则，单击保存完成班次属性设置。具体操作说明可参照光盘目录的使用说明书。 5.人员排班: 点击“人员排班设置”—>选择要排班的员工（部门或直接输入 工号姓名-查找员工）—>在人员信息表选中要排班的人员—>点击“人员排班”（针对规则排班，若是不规则班次则选择“不规则排班”）—>选中需要的班次—>“添加排班”然后关闭 6.记录采集: 点击“下载/上传数据”—>刷新设备，选择采集记录的日期—> “下载设备记录”。可进入“考勤记录查询” , 选择部门，记录开始结束时间，单击“查询”，查看考勤的明细记录。 7.生成报表并打印或导出：点击“统计报表”—>选择部门，日期，报表的形 式—>“记录处理”，完成后，系统根据处理的结果显示该报表的信息。单击“报表预览”窗口工具栏打印,进行报表的打印或点击“导出数据”用EXCEL 格式存储。
人脸考勤机制度 人脸识别考勤管理规定实施目的是进一步强化本公司劳动纪律，完善和规范管理制度，维护良好的工作秩序，提高工作效率，保证公司生产、管理工作的正常开展。下面爱汇网小编整理了，欢迎大家的阅读! 为确保正常工作秩序，增强员工组织纪律观念，提高工作效率，树立企业良好形象。经公司研究，决定启用人脸识别考勤系统。根据《员工手册》及《公众制度汇编》关于 《考勤管理》之规定，再次严明考勤管理工作。 一、适用范围：公司全体员工(公司领导除外) 二、人脸识别考勤系统使用方法及注意事项 1、管理员统一为员工设置人脸识别图像。 2、考勤机全天开机，所有员工只要上班，都必须录入面像考勤。 3、考勤时，将面部置于考勤机前方，对准屏幕，待语音提示“谢谢”后，即操作成功。考勤结束后，应立即离开考勤机，不得重复、随意录入面像考勤。 4、考勤机已设定管理员，其他人员不得随意操作考勤机界面。 5、严禁恶意破坏考勤机，如发现人为损坏，由当事人双倍赔偿。 6、因停电或设备故障导致考勤机无法运行的，临时使用签到表。 7、启用时间：20xx年4月1日。 三、考勤管理
1、由于公司行业特性所定，各类人员上班时间不尽相同，请严格按照公司及各管理处的规定时间上下班，不迟到，不早退，不无故旷工。 2、考勤时间： (1)实行上下午上班制度的员工，每日考勤三次： 上午上班前60分钟内签到，中午：12：00—13：00，下午下班后30分钟内签退。 (2)实行倒班制的员工，按交接班时间进行签到和签退。 无故不考勤或因其他原因未考勤且没有及时上报的一律按迟到、早退或旷工计。 3、迟到、早退5分钟未超过30分钟(含)扣罚10元。 迟到、早退超过30分钟，未满半天的，视为旷工半天;满半天不满一天的，视为旷工一天。 旷工一天扣罚三天工资，连续旷工三天以上(含三天)，年累计旷工七天以上者视为其自动离职。 4、员工外出办理公务的，原则上应到公司签到后再外出;无法先签到或当天需要外出办理公务的，应事先进行外出登记。 各管理处员工在客服部登记，职能部门员工在人事部登记。 未经允许私自外出一律视为旷工。 5、任何类别的请假(事假、病假、婚丧假、产假、护理假等)都须填写《请假单》，换休填写《换休单》，经同意后方可休假。未经同意私自休假一律视为旷工。
企业型 人脸识别考勤系统说明书
目录
1. 产品说明 1.1产品概述 企业型E5考勤机系列，专门针对企业级用户的考勤应用而设计，将最新FaceImage+V4.0人脸识别算法配合强大的DSP处理器，实现脱机使用，系统长期工作稳定。同时，通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与高性能DSP 处理器的完美结合，分析人脸特征作为身份识别的依据，提供准确的人员通行权限/考勤记录。 新企业型E5考勤机系列，使用3.5寸全触摸大屏幕，更佳感官体验，不带机械键盘，结构精致，配合人性化的GUI 界面、语音提示操作及WEB管理软件，操作简便，符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术，光线适应能力强，24小时全天候工作，是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别考勤机。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能，配备飞瑞斯新考勤软件，支持多种识别模式，广泛适用于企业、事业单位等需要考勤管理的场所。 1.2产品型号 支持选配： ?ID/IC韦根读卡模块集成（内置读卡模块） ?网络用户数据同步（联网版） ?远程视频监控（视频监控平台） 1.3功能特色 ?最新人脸识别算法 ?采取独特的FaceImage+V4.0最新人脸识别算法，结合“多光源人脸识别”先进技术和高性能DSP处理器，识别精度更高，识别速度更快 ?真正适应室外环境 ?全球首款真正意义上能在室外工作的人脸识别产品，具备优秀的光线适应能力；同时，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响 ?24小时不间断工作 ?采用完全对人体无伤害的不可见辅助光源技术，白天黑夜都能良好识别，24小时不间断工作 ?稳定性高，低耗节能 ?采用高性能、低功耗DSP处理器，完全脱机操作，系统经过长期运行检测，工作稳定。同时，设备支持自动休眠模式，环保节能 ?操作简单，界面人性化 ?TFT液晶显示/触摸屏，人性化的GUI界面和WEB端管理软件，支持本地操作及提供实时显示功能，并有声音提示 ?人脸识别模式，不可替代性 基于人脸唯一性特征，无法被替代及复制 ?多种识别模式可选 可根据用户需求灵活设置：单人脸识别；单刷卡识别，ID/IC卡+人脸识别等多种识别模式?智能自学习功能 ?自动校对时间，自动捕获人脸，具备模板自学习功能，随着发型、肤色、年龄等变化动态更新人脸数据库，保证数据库的模板始终为用户最近信息资料，从而始终正确识别人脸 ?海量存储，U盘备份 ?SD卡本地数据存储，存储容量可根据要求扩充，支持USB存储设备数据导入/导出数据 1.4硬件组成配件
人脸识别考勤系统解决方案 一、人脸识别行业背景 严格规范的员工考勤管理是现代企事业单位提高管理效益的重要保证, 而传统的以打卡、刷卡为代表的考勤产品，存在着替代打卡，效率低下，不易统计，管理和使用维护成本高等弊端。 指纹识别产品在考勤中的大规模应用，部分解决了代打卡的问题，但是超过5%左右的人群天生指纹很浅，无法用指纹识别。指纹考勤产品在天气干燥或者换季的时候，识别困难，由于必须接触，就给细菌的传播提供了一个便利的载体。 人脸识别是对人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点，它具有如下显著优点： ◆非接触，智能交互，用户接受程度高。 ◆直观性突出，符合人“以貌识人”的认知规律。 ◆适应性强，不易仿冒，安全性好。 ◆摄像头的大量普及，易于推广使用。 ◆人脸识别杜绝代打卡 ◆方便快捷识别时间少于1秒 ◆非接触更卫生不怕细菌传播 ◆通讯方式 U盘、网络
综上所述，人脸识别被人们称为最自然、最直观的一种生物特征识别技术。 二、人脸识别技术介绍： 目前的人脸识别技术，分为二维人脸识别、三维人脸识别两大类。二维人脸识别是基于人脸平面图像的，但实际上人脸本身是三维的，人脸平面图像只是三维人脸在一个平面上的投影，在这个过程中，必然会丢失一部分信息，因此，二维人脸识别性能的进一步提升，一直受到环境光线、姿态、表情等因素的不利影响。 三维人脸识别是基于三维人脸图像的，从理论上讲具备一些三维图像信息的技术优势，但一直存在采集设备昂贵，采集系统复杂，存储度高，人脸重建算法很复杂，识别速度较慢等缺点。 中控人脸识别+指纹考勤机在人脸识别方面采用了“双目立体”人脸识别算法，专用双摄像头，就好像一个人的一双眼睛，既保留了二维人脸识别简单的优点，又借鉴了三维人脸识别的部分三维信息，识别性能达到国际一流，识别
1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较
人脸识别考勤系统解决方案一、人脸识别行业背景 严格规范的员工考勤管理是现代企事业单位提高管理效益的重要保证,而传统的以打卡、刷卡为代表的考勤产品，存在着替代打卡，效率低下，不易统计，管理和使用维护成本高等弊端。 指纹识别产品在考勤中的大规模应用，部分解决了代打卡的问题，但是超过5%左右的人群天生指纹很浅，无法用指纹识别。指纹考勤产品在天气干燥或者换季的时候，识别困难，由于必须接触，就给细菌的传播提供了一个便利的载体。 人脸识别是对人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点，它具有如下显着优点： ◆非接触，智能交互，用户接受程度高。 ◆直观性突出，符合人“以貌识人”的认知规律。 ◆适应性强，不易仿冒，安全性好。 ◆摄像头的大量普及，易于推广使用。 ◆人脸识别杜绝代打卡 ◆方便快捷识别时间少于1秒 ◆非接触更卫生不怕细菌传播 ◆通讯方式U盘、网络
综上所述，人脸识别被人们称为最自然、最直观的一种生物特征识别技术。二、人脸识别技术介绍： 目前的人脸识别技术，分为二维人脸识别、三维人脸识别两大类。二维人脸识别是基于人脸平面图像的，但实际上人脸本身是三维的，人脸平面图像只是三维人脸在一个平面上的投影，在这个过程中，必然会丢失一部分信息，因此，二维人脸识别性能的进一步提升，一直受到环境光线、姿态、表情等因素的不利影响。 三维人脸识别是基于三维人脸图像的，从理论上讲具备一些三维图像信息的技术优势，但一直存在采集设备昂贵，采集系统复杂，存储度高，人脸重建算法很复杂，识别速度较慢等缺点。 中控人脸识别+指纹考勤机在人脸识别方面采用了“双目立体”人脸识别算法，专用双摄像头，就好像一个人的一双眼睛，既保留了二维人脸识别简单的优点，又借鉴了三维人脸识别的部分三维信息，识别性能达到国际一流，识别
计算机人脸识别技术及其应用分析 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 伴随着科技不断发展，身份信息认证在诸多场所中得以应用。计算机人脸识别技术是一种新型的身份认证方式，能够满足社会发展需求。人脸识别凭借计算机提取信息的高效性，打破了传统身份认证的局限性，是科技社会发展的必然趋势。基于此，本文将对计算机人脸识别技术进行研究，并分析其实际应用。 计算机人脸识别技术所涵盖的范围比较广泛，其中包含信号处理、数字图像处理、模式设置等诸多内容。计算机人脸识别技术根据已知人脸确定未知人脸的归属问题。换言之，计算机人脸识别技术属于一种模式识别范畴，对已知的信息进行采样量化，将其转化为计算机可以处理的数据信息。 一、计算机人脸识别技术原理 (一)计算机人脸检测技术
分析计算机人脸识别技术，需要明确计算机人脸检测。在进行人脸识别时，计算机应用系统需要人脸的大小以及位置进行检测，在特定的空间内实现人脸识别。基于计算机的人脸检测技术方法有镶嵌图法、模板匹配法、人工神经网络法以及可变性模板法。实现人脸检测，需要在科学的流程下实现。计算机人脸检测流程为：图像输入环节——图像预处理——图像特征提取——计算机系统检测与判断。计算机人来检测技术在科技社会中不断更新，已经演化为计算机人脸识别技术的前段技术之一，与智能监视等技术相互衔接。 (二)计算机人脸识别流程 计算机人脸识别技术是在人脸检测技术的基础上，进行信息辨别。在人脸信息辨别的环节中，主要分为“是不是谁”和“是谁”两个询问阶段。通常情况下，人脸识别首先需要进行人脸输入，对图像进行预处理，然后对图像进行特征提取，最后进行人脸识别，进行人脸验证。人脸识别，主要分为两个方向的识别，一为人脸特征分析以及人脸密度线分配;二是人脸基准点与其他人脸特征参数结合。
汉王“人脸通”操作流程 1、固定考勤机的高度与位置（必须在室内避光的地方，高度一般为1.15米左右）并在一边贴好“注意事项”。 2、在电脑上新建一个文本文件，文件名必须改为：userlist.txt，打开userlist文本文件录入工号和名字，工号和名字中间用“TAB”键隔开，输完一个工号和名字回车换行，再输入别的工号和名字，切记不能有多余的空格和回车！ 3、把userlist文件拷贝到U盘里。 （userlist文件必须是唯一的；用户在建立完Userlist文件后，要妥善保存该文件，当用新员工入职的时候，在原由的文件上增加，如果重新建立该文件的话，有可能造成原用户姓名丢失；Userlist 文件中的工号前不需要加0，如果加了，软件也会自动给清楚掉的。） 4、在考勤机上设定一个管理员（最好设两到三个管理员）。 5、管理员把“工号和姓名列表导入到设备”中。 6、登记人脸：登记用户时，输入工号就会显示出中文姓名，对照工号和姓名不定期采集人脸数据；（一定要按照注意事项中提示来登记，如果是带眼镜的客户，最好是戴眼镜录一半不戴眼镜录一半）人脸到摄像头的距离为30-80CM之间。 7、所有员工登记完后，管理员用“U盘”导出所有用户，会在U盘上自动保存一个userall的文本文件。 8、安装汉王人脸门禁考勤管理软件，注意：安装默认的路径中盘符可以修改，其它的不要修改。软件只能在windowsXP下运行！ 9、在“设备管理”中添加一个设备，默认IP为192.168.0.2 10、打开“员工管理”选“导入”再选“从文本文件导入”找到U盘或硬盘里的“userall”文件，点“打开”即可导入所有用户的信息。 11、修改和添加部门名称，刚开始导入的用户默认都在“未分配人员”中，可以给员工分配部门，以便日后方便管理。 12、班次设置：根据不同的单位上班情况来设置。如：正常班，倒班，签到班等。 13、排班与出勤调整（注：只有给员工排班后才可以生成报表！！！） 14、开始考勤（做好保护设施，防止有人故意破坏设备） 15、月底导出考勤记录到U盘，再从软件中：记录下载/ 选择一个设备/ 从文件接收/ 选择Time 文件，即可接收考勤记录。 16、记录处理与报表，生成报表以及考勤记录、门禁记录查询等。 （月底注意：在导出本月考勤记录后，保存到电脑上，并在下个月考勤前把设备上本月考勤记录删除，以便下个月考勤记录操作不受影响，否则数据太大造成操作缓慢！）
人脸识别考勤校园解决方案 行业背景： 传统考勤制度占据了辅导员工作时间，影响了辅导员的其他业务；统计结果不及时，数据容易遗漏，对学生进行教育和自我教育难及时到位，甚至容易出现无法处分学生的现象。管理人员、教师、学生无法及时了解考勤与晚归状况，监控失效；由于对学生进行教育和自我教育难及时到位，任课教师、宿舍门卫及宿舍管理员很容易失去考勤与晚归管理的积极性。，学校对学生的管理失控，一旦学生出现伤亡事故，律师认为依据《学生伤害事故处理办法》，学院因为缺乏过硬的考勤与晚归的管理记录，则很容易因管理“疏忽”成为被告。这是教育部新的《普通高等学校学生管理规定》所不允许的，以下是为克服传统考勤制度缺点，我们设计了人脸识别考勤系统。 系统亮点： 我司采用最先进的人脸识别技术，设计了人脸识别考勤系统，指纹识别考勤系统，刷卡识别考勤系统为一体的考勤设备。不但解决了传统考勤制度统计结果不及时，数据容易遗漏，学生，家长，老师无法及时了解考勤与晚归状况，监控失效等情况。而且极大满足了学生安全迫切需要，解决了家长和学校的后顾之忧。 系统组成： 我司的人脸识别考勤系统是由（人脸识别，指纹识别，刷卡识别）为一体的考勤机，能满足所有学校现有的一卡通平台，功能全面，操作灵活，考勤管理软件方便简单实用。人脸识别考勤机可独立使用，无需连接电脑，即可完成人员登记、人脸考勤、存储记录等功能。考勤管理软件可进行班次设置、出勤调整、数据统计、输出报表等功能，并附送WEB考勤查询系统，管理人员通过局域网就可以查看到自己的考勤记录。 精选
精选 拓扑图 如下： 系统特点： · 人脸识别 杜绝代打卡 · 方便快捷 识别时间少于1秒 · 非接触 更卫生 不怕细菌传播 · 通讯方式 U 盘、网络 · 软件功能 强大成熟稳定 ·精准识别：黑暗中也可识别 · 方便快捷：不用按，只用看 · 直观性好：彩屏显示 · 管理软件：功能强大，自动升动 系统业务流程： 寝室管理员 考勤服务器 （出勤调整， 数据处理，报 表统计） 考勤报表 人脸考勤 学院学生 人脸登记 数据库 人脸识别
汉王人脸识别机 使用手册 汉王科技股份有限公司
目录 第一部分使用概述 (1) 第一章前言 (1) 第二章设备外观介绍与快速安装指南 (2) 设备外观介绍 (2) 快速安装指南 (5) 开机 (6) 第二部分管理员配置与操作 (7) 第一章管理员配置 (7) 进入管理员模块 (7) 登记管理员 (8) 管理员配置 (10) 第二章管理员操作 (11) 管理员验证 (11) 功能菜单 (12) 用户管理 (13) 登记用户 (13) 修改用户 (14) 删除用户 (15) 清空用户 (15) 记录管理 (16) 查询记录 (16) 清空记录 (16) U盘功能 (17) 导出考勤记录 (17) 导出部分用户 (17) 导出全部用户 (17) 导出管理员 (17) 导入部分用户 (18)
导入全部用户 (18) 导入管理员 (18) 导入工号姓名列表 (18) 固件升级 (18) 系统设置 (19) 设置系统时间 (19) 设置音量 (19) 设置网络及密码 (20) 设置时间间隔 (20) 设置定时响铃 (20) 恢复出厂设置 (22) 系统信息 (23) 容量信息 (23) 产品信息 (23) 第三部分普通用户使用 (24) 用户识别 (24) 人脸识别 (24) 工号人脸识别 (24) 识别成功 (26) 附录 (27) 技术规格 (27) 注意事项 (28) 注意：本手册所介绍的内容和使用的图片仅供参考，根据产品型号和使用状况，可能有所不同，以产品为准。为加强本产品的正确性、设计及功能，制造商可能不另行通知即更新产品信息，以产品为准。汉王科技股份有限公司保留对本手册的最终解释权。
关于人脸识别考勤系统正式启用的通知 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
关于人脸识别考勤的相关规定各部、室： 我公司自今年7月安装使用考勤系统以来，经过使用发现存在以下问题：1、部分职工未能严格遵守上下班刷卡制度；2、部分职工出现摘取眼镜后考勤机无法识别；3、因公外出造成的考勤系统数据异常；4、中夜班考勤混乱等。为规范公司考勤管理，特规定如下： 一、考勤机适用范围：公司全体职工。 二、人脸识别考勤系统使用方法及注意事项 1、考勤机全天开机，所有员工上、下班都必须采集考勤信息。 2、考勤时，将面部置于考勤机前方，对准屏幕，待语音提示后，即操作成功。考勤结束后，应立即离开考勤机，不得重复、随意采集考勤信息。 3、考勤机已设定管理员，其他人员不得随意操作考勤机界面。 4、严禁恶意破坏考勤机，如发现人为损坏，由当事人双倍赔偿。 5、为避免设备故障等特殊原因导致考勤机记录不准确，各部门需继续做好考勤工作。 三、考勤管理 1、由于公司各类人员上班时间不尽相同，请严格按照公司规定时间上下班，不迟到，不早退，不旷工。 2、考勤时间：
大班人员每日考勤两次：上午7:45上班前40分钟内签到，下午下班17:00（夏天18:00）后40分钟内签退；实行倒班制的员工，按倒班时间（零点班：23:45-7:45、八点班：7：45-15:45、四点班：15：45-23:45）进行签到和签退。 3、考勤前直接外出办理公务后再到厂的，需提前一天经部门领导批准并报企管部备案；因公外出无法准时签退者应及时经部门领导批准并报企管部备案；因故导致采集考勤信息失败的，应及时由部门领导确认后报企管部备案。出现上述情况且未按要求备案者，均视为迟到、早退或旷工。 4、考勤采集信息困难或采集不成功时，请输入员工编号进行针对性采集，如果仍采集不上，应及时联系管理员。 5、迟到、早退未超过30分钟（含）罚款10元。迟到、早退超过30分钟未超过60分钟（含）罚款20元，迟到、早退超过60分钟未超过120分钟（含）罚款50元，迟到、早退超过120分钟，视为旷工半天；迟到、早退超过240分钟，视为旷工一天。 6、因班车晚点造成的当日刷卡考勤异常的员工需3个工作日内填写情况说明交企业管理部备查。逾期未报者根据人脸识别考勤系统数据以迟到、早退或旷工处理。 7、任何类别的请假（事假、病假、婚丧假、产假等）都须填写《员工请假单》，经同意后方可休假。未经同意私自休假一律视为旷工。
中控 iface 302 人脸指纹考勤机操作手册（管理员版）1、考勤机主界面：如图，按左上角“MENU”可进入管理员身份验证界面 2、管理员身份验证界面：通过人脸识别或指纹识别验证管理员的合法性
3、管理员菜单界面：红框部分为HR 人员使用的功能 4、用户管理界面：可查询、新增、修改、删除人员信息（工号、姓名、指纹、密码、人脸、用户权限、照片）
新增用户界面：为避免考勤机与考勤系统工号重复，不建议直接在考勤机上新增用户。编辑用户界面：如需更换指纹及人脸信息，可在该界面操作。
U 盘管理界面：从考勤机下载数据到U 盘，从 U 盘上传数据到考勤机 注意事项：新增或修改考勤机用户及时间后请按“保存”，完成所有考勤机配置后退出到考勤机主界面（左上角“菜单”“返回”），以免其它人员非法修改考勤机数据。 总部员工报到，人员信息录入方式： 员工报到——总部 HR分配工号录入考勤系统——总部HR在考勤系统中“上传人员信息到设备”——总部HR搜索考勤机中新入职员工工号——员工到考勤机上录指纹、人脸、照相——总部 HR“连接设备”—“从设备下载人员信息” 项目员工到总部报到，人员信息录入方式： 员工报到——总部 HR分配工号录入考勤系统——总部 HR在考勤系统中“上传人员信息到设备”——总部 HR搜索考勤机 中新入职员工工号——员工到考勤机上录指纹、人脸、照相——总部 HR 在考勤系统中“从设备下载人员信息”，然后“ USB闪盘管理”——“用户数据导出至U 盘”——总部HR 将 U 盘中的以下文件压缩后发email 至项目 HR——项目HR 解压缩文件到 U 盘根目录，并在考勤机上插入U 盘，然后“上传用户数据”。 项目员工到项目报到，人员信息录入方式： 员工报到——总部 HR 分配工号录入考勤系统——总部HR在考勤系统中“ USB闪盘管理” ——“用户数据导出至U 盘”——总部HR将 U 盘中的以下文件压缩后发email 至项目 HR——项目HR 解压缩文件到U 盘根目录，并在考勤机上插入 U 盘，然后“上传用户数据”——项目HR 搜索考勤机中新入职员工工号——员工到考勤机上录指纹、人脸、照相——项目 HR“下载用户数据”至U盘，并将U盘中的以下文件压缩后发email 至总部 HR——总部HR 解压缩文件到U 盘根目录，并在电脑上插入U 盘，“ USB闪盘管理”“导入用户数据至电脑”。
人脸识别技术是什么原理 1面像识别原理 2、1、1面像识别技术概述 面像识别是近年来随着计算机技术、图象处理技术、模式识别技术等技术的快速进步而出现的一种崭新的生物特征识别技术。生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种高科技识别技术，如同人的指纹、掌纹、眼虹膜、DNA 以及相貌等人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性、稳定性、无法复制一样，不易失窃或被遗忘。由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些独特的生理特征可以准确地识别每个人的身份。 随着计算机技术的迅速发展，人们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹（视网膜）识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用。而面像识别技术则是生物识别技术的新秀，与其他识别技术相比较，面像识别具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面。 面像识别技术包含面像检测、面像跟踪与面像比对等课题。面像检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像并分离出面像，面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪，面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。 面像检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸等方法。参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值来判断是否存在人脸；人脸具有一定的结构分布特征，人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸；样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通过对面像样本集和非面像样本集的学习产生分类器；肤色模型依据面像肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸将所有面像集合视为一个面像子空间，基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。 上述方法在实际系统中也可综合采用。 面像跟踪一般采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法，另外，肤色模型跟 踪也不失为一种简单有效的手段。 面像比对从本质上讲是采样面像与库存面像的依次比对并找出最佳匹配对象。因此， 面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要有特征向量与面纹模板两种描述方 法，特征向量法先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离、角度等等 属性，然后计算出它们的几何特征量，这些特征量形成一描述该面像的特征向量；面纹模板 法则在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在比对时，采样面像所有象素与库中所
汉王人脸识别考勤机软件使用说明 一、考勤软件的登录 1、运行桌面上的“汉王考勤管理系统客户端” 2、首次运行会出现“欢迎使用考勤软件”的设置对话框，将“请输入服务器IP或域名”下面的内容修改为192.168.11.19，然后选择“确定” 3、出现“登录系统”的对话框，“管理员身份”选择“部门管理员”，然后输入用户名和密码，选择“登录”。（用户名和密码会由计算机中心通知下发） 如果第2步的IP设置错误，又按了确定，可以在“登录系统”对话框中选择“设置”，重新设置服务器IP。
二、考勤软件的使用 软件登录成功之后，左侧有可供选择的项目，需要使用的主要是“下载/上传数据”、“人员管理”、“人员排班设置”、“出勤记录调整”、“考勤记录查询”和“统计报表”等。 1、“下载/上传数据”是用来与考勤机进行连接，将考勤机中的人员信息与考勤记录下载到电脑中，或将电脑上的人员信息上传到考勤机中。 ①下载考勤记录 只有将考勤记录下载后，才能查询相应人员的考勤记录。 选择设备列表中要管理的设备，然后选择“连接设备”，再设置好需要下载考勤记录的时间段：开始日期和结束日期，选择“下载设备记录”。
②从考勤机中导入人员 如果考勤机内有新录入人员，在“连接设备”之后，选择“从设备导入人员”，然后选择“查看设备所有人员”，在“人员信息”表格中，选择新录入的人员（按住CTRL键，再用鼠标单击，可选择多人，如果要全部选择，可按CTRL+A全选），然后选择“下载至数据库”。 下载成功后会出现提示 （“人员信息”表格中会列出考勤机内所有已录入人员的信息，如有人员调动，人已不在本部门上班，可记录人员工号后，在考勤机中将相应人员删除）
人脸识别考勤机的安装方法和注意事项 产品分类品牌门禁门禁电锁感应卡转换器门铃手持机读写器电源一卡通水控机积分系统会员系统售饭机消费机知能卡联系方式地址:深圳市福田区金地工业区122栋401 邮编:518048 联系人:陈经理 留言:在线留言 网址: 展台: 技术文章人脸识别考勤机的安装方法和注意事项点击次数:6405发布时间:2011/9/23 是一种新型的存储类考勤机,事先只需采集员工的面像并建立档案,当员工上下班站在的识别区域内,考勤机上就会快速的记录考勤状况并保存记录. 使用方法 “menu”—>管理员验证,进入系统—>登记用户—>输入“工号”按ok—>人脸图像采集,完后按ok保存.若为第一次使用设备,管理员均未设定,按menu,直接进入配置管理员模块.·设备连接:安装完软件,点击“设备管理”—>“添加”—>输入“设备号”,“名称”,“设备类型”,“ip地址”—>按“确认”.然后点击“员工管理”—>“导入”—>“从设备导入”—>“查询设备中所有员信息”将员工信息从设备接收下来—>“全部保存”. 注意事项 1、您的人像必须在镜框范围内；取样时,只要脸在镜面范围内,视线对着镜面中央平行或是低头都是可以的.
2、请与考勤机保持约30—80cm距离处将人脸正对镜子,眼睛盯着镜面的中央处,缓缓的前后移动脸部,并保持取样时神态自然. 3、在取样时尽量保持取样环境与考勤环境的一致,建议最好在考勤机放置位置取样. 4、请保持表情自然,避免闭眼、斜视、头发盖住眼睛,取样和考勤时请不要佩戴眼镜,这样可以方便更快考勤. 5、不要在有阳光照射的窗户附近使用.[打印][返回顶部][关闭]
东北石油大学 人脸识别技术 题目：浅谈人脸识别 专业：计算机科学与技术 班级：计科09-7 学号：090702140715 姓名：陈晨
浅谈人脸识别 在2008年的北京奥运会开幕式上，由中科院研究的人脸识别系统成功的得到应用为奥运期间的安全提供了一个快速高效的防范系统，同时也让人们见识了人脸识别，人脸识别技术相对于指纹识别、虹膜识别、掌纹识别、声音识别、静脉识别、步态识别研究起来更难更复杂，但是由于它的自然性和不被被测个体觉察的的优势吸引了一大批科学家进行研究，都目前为止也取得了一定的成绩。下面是我对人脸识别技术简单的了解。 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。 一、人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 二、人脸识别的研究范围 “人脸识别(Face Recognition)”的研究范围广义上讲大致包括以下5个方面的内容 1、人脸检测(Face Detection)：即从各种不同的背景条件下检测出人脸的存在并确定其位 置.这一任务主要受光照、噪声、面部倾斜度以及各种各样遮挡的影响. 2、人脸表征(Face Representation)：即采取某种表示方式表示检测出的人脸和数据的已知 人脸.通常的表示法包括几何特征(如欧氏距离、曲率、角度)、代数特征(如矩阵特征矢量)、 固定特征模板、特征脸、云纹图等. 3、人脸鉴别(Face Identification)(通常所说的“人脸识别”)：即将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较,得出相关信息.这一过程的核心是选择适当的人脸的表征方式与匹配策略,系统的构造与人脸的表征方式密切相关. 4、表情/姿态分析(Expression/Gesture Analysis):即对待识别人脸的表情或姿态信息进行分析,并对其加以归类. 5、生理分类(Physical Classification):即对待识别人脸的生理特征进行分析,得出其年龄、性别等相关信息。 从人的角度来看，他们之间并没有一个十分清晰和绝对的界限，实现其中之一往往也就同时实现了其他方面，他们之间存在着相互依赖的关系。不过，为了便于计算机自