基于人脸识别的考勤系统

2020年7月16日星期四

基于人脸识别的考勤系统概念简介 :-

个人与面部高光的区别证明被认为是面部识别。面部元素可用于各种计算机视觉算法中,例如面部检测,表情检测和众多视频监视系统。最近,人脸识别框架吸引了许多研究者朝此方向发展。在这种方法中,已经引入了三种不同的技术,例如SVM,MLP和CNN。 DNN用于面部检测。对于基于SVM和MLP的方法,使用PCA和LDA包括提取算法提取亮点。在基于CNN的方法中,将图片作为特征向量直接馈送到CNN模块。所提出的方法显示出基于CNN的方法具有很高的识别精度。 SVM,MLP和CNN在自产数据库上分别实现了约87%,86.5%和98%的测试精度。

 

基于面部识别的考勤系统如何工作以及基于面部识别的考勤系统的优势

您可能已经知道,面部识别系统需要数据库或预先记录的信息收集来查看捕获的图片并识别面部。

现在,可以使用摄像头识别学生并记录他们参加课程的情况。通过将图像提交给学校以获取不同的结构和档案,可以将学生的出场记录添加到数据库中,以记录他们参加特定班级的情况。

大多数私人和政府工作场所都使用生物识别考勤系统登录特定员工的工作时间。反过来,这仅向那些有权访问系统的个人提供访问。因此,尽管目前在许多国家/地区都在进行人脸识别,但由于重复和敲诈的可能性较低,因此它们通常仍依赖于指纹传感器。这样做的缺点是记录指纹是一项需要适度多用力的作业。

因此,与考勤系统有关的最有趣的人脸识别执行是事件参与。发送该框架具有很多优势,尤其是对于大型活动。到目前为止,例如大多数活动,大型公司聚会和音乐表演仍在很大程度上取决于票证,通行证和对扫描器标签/票证的检查。

在人群数量达到数百甚至数千的时候,当前系统的浪费开始显现出来。检查票证和过滤标准化标签是一个过程,可能需要花费大量时间,具体取决于各种因素。

引入面部识别将减少这些浪费的方面,因为大多数最新的面部识别系统可以在不到两秒钟的时间内完成任务。这只是在发放活动通行证时收集参与者照片的问题。

同样,这将减少票证交换的情况,就像不是所述票证的正式购买者的人正在使用已使用或丢失的票证一样。

考勤系统中面部识别的缺点及其可能的解决方案:

图像质量:

如果参考图片的分辨率不佳,则参考图片的质量将对识别过程产生重大影响。’如果高度足够高,则可能使照相机误以为接受扫描的个人没有’t等于照片中的。一个简单的安排是确保参考图片和滤波都由同一台摄像机执行。

图片存储:

根据信息的质量,系统将需要适当数量的存储。如果收集的信息具有很高的口径并且需要大量的存储空间,尤其是在预期参与量很大的场合,则可能会出现问题。

拍摄照片的角度:

众多非高级人脸识别系统可以 ’t表示在不是直入拍摄相机的边缘上拍摄的脸部。此问题使出勤过程非常缓慢且效率较低。

结论:

因此,从以上讨论中我们可以说,基于面部识别的考勤系统可以极大地惠及多种组织。节省时间的措施和人为错误的消除使过程逐渐成功。在Pixel Solutionz,我们的研究团队为企业客户开发了最现代的基于面部识别的考勤系统。因此,对于银行,教育机构或任何其他基于面部识别的出勤系统的商业,工业或零售应用,请随时与我们联系。

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