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得力人脸识别考勤机怎么作弊
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贡献者回答人脸识别考勤机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，当员工上下班站在人脸识别考勤机的识别区域内，考勤机上就会快速的记录考勤状况并保存记录。
人脸识别考勤机是采用当今国际科技领域高精技术——人脸识别技术（融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体），利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。
而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为第一人脸，存储的为第二人脸，如果第一人脸图像与第二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存第一人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。
考勤机推荐捷易物联品牌的产品，深圳市捷易科技有限公司是以人脸识别为核心的人工智能解决方案和大数据服务商，主营业务有防疫电子哨兵、健康码人证核验终端、人脸识别测温门禁一体机、访客机、人脸识别门禁考勤系统等，旗下有"捷易物联"“技敏”“JYIOT”“捷访客”四大知名品牌。截止目前，捷易科技已为100多家医院、近百个车站、1000多家银行、700多个商厦、300多个小区提供智能化、数字化服务。
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人脸识别能识别出什么信息
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贡献者回答人脸识别。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识别的一系列相关技术。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别是：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
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人脸识别系统原理
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贡献者回答人脸识别系统的技术原理是以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。
用人脸识别会议签到系统正是应用先进的面部自动识别技术来实现与会人员的自主签到，智能化办公，提高办事效率，增加与会人员身份准确定位，从而大大提高了会前会务组织、会中会议签到和会后数据查询统计，并节省经费。
迎宾机系统会议签到应用方案是现代会议管理中的一项重要环节，会议签到流程一改传统签到的弊端，与会人员只需从摄像机前走过，利用人体生物特征的唯一性进行身份认证，即时完成到会签到，还能有效识别假冒人员，同时，能即时统计、打印出到会人员名单。缩短到会人员签到时间，减轻工作人员与会人数统计强度，统计数准确、快捷。
3系统设计
3.1系统结构
本方案可应用于各种企事业单位和会议中心，用于与会人员的签到管理，主要由摄像机、显示设备、人脸识别分析盒、管理客户端组成。
在会议室入口签到处安装一台网络摄像机，通过交换机将采集图像传输到迎宾主机，主机可通过串口数据线连接会议室门禁系统，以识别结果通过串口信息来控制门禁打开，有效防止会议无关人员进入，同时连接到显示设备上，在显示器上实时显示识别结果，以及设置的欢迎致辞或提示信息，或用于会议宣传内容播放等。
设备通过局域网内的客户端进行管理和配置信息的下发，在客户端可进行人脸识别库的建立，会议签到统计等功能。系统拓扑如下：
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人脸识别系统为什么识别不出来
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贡献者回答通常人脸识别系统由前端人脸捕获采集子系统，网络传输子系统和后端分析管理子系统组成，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，包括人脸照片和视频流，网络传输子系统负责数据，图片和视频流的传输和交换，后端分析应用平台收到前端收集的人脸图像后，将进行收集，处理，存储，应用，管理和共享相关数据。
人脸识别系统可以根据用户的应用需求支持实时的人脸捕获和检索功能。它还可以提供黑名单库和捕获的图片之间的实时比较信息，从而提供服务以快速有效地查找可疑目标，随着大数据的发展和深度学习的发展，神经网络已经引起了广泛的关注，并且在图像分类，手写识别，语音识别和其他应用方面取得了远远超过传统方法的结果。
香港中文大学的研究人员提出使用卷积神经网络进行人脸识别，利用20万个训练数据，首次在LFW上获得超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展的历史，通过深度学习获得的面部特征表达具有重要的特征，这些特征在手动特征表达中不可用，这些特性是通过数千次大数据培训而自然获得的。
在这种流行病的影响下，口罩没有“密封”面部识别技术。取而代之的是，越来越多的科技公司突破了戴口罩的人脸识别问题，并且人脸识别的准确性得到了提高，依靠物联网和人工智能等高科技的迅猛发展，人脸识别应用场景将越来越广泛，技术创新的一小步是人类幸福的一大步，展望未来，人脸识别技术将在商业，政府和社会的各种应用领域中发挥更大的作用，并使全人类受益。
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人脸识别怎么最容易识别
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贡献者回答人脸识别那么快识别出来主要是因为？出城了，记忆电脑的程序已经录下了，你的。面貌，所以很快的就识别处理。确认的时候非常的快。
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建行人脸识别不了是什么原因
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贡献者回答传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺点，尤其在环境光照发生变化时，识别成效会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别，识别成效不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
人脸识别技术通过几何特征的人脸检测技术-可以快速的识别人体面貌，具有快速、简便、不需要人被动配合的特点。比如自己从一架摄像机前走过，经过人脸识别可以迅速而简便的识别面貌。人脸识别技术通过模板匹配人脸检测技术，从数据库当中提取人脸模板进行匹配，具有防伪、防欺诈、准确、直观和方便的特点。比如在政法系统中可以用来抓捕犯人，可以快速的识别出罪犯的伪装。人脸识别技术通过统计的人脸检测技术，对于人脸的图像大量搜集构成人脸样本库，采用统计方法强化该系统，从而实现对人脸进行检测和分类。具有高性价比和可扩展性的特点。比如银行加快了工作效率和安全性。人脸识别技术并不是仅仅可以识别捕捉活动的人像，也可以识别静止的图片。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的仅有性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
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门禁刷脸靠什么识别
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贡献者回答刷脸是人脸生物特征识别技术的俗称，即通过人脸识别技术进行身份鉴定的过程。
刷脸机运用的技术是人脸识别技术，这是基于人的脸部特征信息，对身份进行识别的一种生物识别技术，用摄像机采集含有人脸的图像，并在图像中检测和跟踪人脸，对人脸进行识别的相关技术。人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。人脸识别与指纹识别、掌纹识别、视网膜识别、骨骼识别、心跳识别等都属于人体生物特征识别技术，都是随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术的快速发展应运而生的。可以快捷、精准、卫生地进行身份认定；具有不可复制性，即使做了整容手术，该技术也能从几百项脸部特征中找出“原来的你”。人脸识别系统在世界上的应用已经相当广泛。在中国就已广泛的应用于公安、安全、海关、金融、军队、机场、边防口岸、安防等多个重要行业及领域，以及智能门禁、门锁、考勤、手机、数码相机、智能玩具等民用市场。
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人脸识别门禁是什么原理
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贡献者回答 人脸识别是基于人的脸部信息，进行身份识别的一种生物识别技术，人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个器官的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。
人脸识别包括人脸采集、人脸检测、图像预处理、特征信息提取、人脸匹配与识别，人脸检测是指用摄像机采集人的面相文件或用照片形成面相文件，进而生成面相代码贮存起来。
人脸检测是从动态的场景，或复杂的背景中，判断是否存在面相，并将这些面相分离出来，图像预处理主要去除图像中的无关信息，尽可能减少光照外来环境，或者成像系统对图像造成的干扰，使图像的特征明显地表现出来，最后我们对图像进行特征信息提取，进而完成人脸匹配与识别。
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人脸识别都识别什么部位
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贡献者回答现在的人脸识别的话一般是采用rk3399板，识别度跟精准度都比较高，一般也是采用3d红外线进行识别的，像视壮的人脸识别采用的rk3399板，然后精准度也挺高的吧，
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人脸识别的原理是什么胖了
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贡献者回答人脸识别的原理如下：
其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像，就需要我们给它编写程序算法。
当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。
最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。
就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸。或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较。
比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。
比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。这样就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸。
或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较。比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。
现在机器在人脸识别的正确率上甚至全面超过了人类。不过随着越来越多的领域，尤其是金融行业采用人脸识别技术，问题就出现了，比如可能会有不法分子利用别人的照片登录这个人的账户，盗取财产。
一个解决的方案是让操作者在进行登录的时候做一些表情，这样就可以判断出这不是一张静态的照片。但即使是这样，不法分子还是可以通过拍视频或者建模的方式模拟出这些表情动作。
所以在一些对安全性要求比较高的场合，人脸识别设备会增加一些特殊的装备来判断自己正在识别的是不是一个活生生的人。比如可以加装3D传感器、红外摄像仪等设备来感知摄像头前到底是一张冷冰冰的平面图像，还是一张有温度的立体的脸。
当然，人脸识别技术还不够完美，不法分子总是会想出新的招数来进行攻击，而技术也正是从这一次一次的防御中不断自我完善的。现在的人脸识别技术，在各种手机APP中和我们的生活中得到了广泛应用，虽然方便了生活，但也存在着弊端，相信在不久的将来，人脸识别技术会更加精进和方便。
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