校园考勤-武汉点点时光科技-校园考勤设备

早期的考勤通常就是用笔在记录簿上签个名字，由于代替的现象时有出现，校园考勤设备，通常使用生物识别、门禁刷1卡来做考勤。有些公司有公司*的ERP办公系统，也有考勤管理制度。比*考勤机更方便，更严格。

点点时光（武汉）科技有限公司是校园移动考勤信息化的，校园考勤，公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚，结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、GPS*、WIFI*、*、锚点*、云计算、移动互联等*技术，可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。欢迎来电咨询！

人脸识别门禁是基于*的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和*识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计，人脸、*和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，学校考勤系统，实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可广泛应用于银行、、公检法、智能楼宇等*区域的门禁安全控制。

点点时光（武汉）科技有限公司是校园移动考勤信息化的，公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚，结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、GPS*、WIFI*、*、锚点*、云计算、移动互联等*技术，校园保安考勤方案，可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。欢迎来电咨询！

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：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。

人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。