人脸识别考勤系统设计-欧脉信息-广州人脸识别考勤系统

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人脸识别一体化终端使用的人脸检测、识别算法（FDDB与LFW世界前三），将其运行在性能高嵌入式平台中，。产品可实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时200ms左右，人脸比对耗时0.1ms左右，对光线、戴眼镜等具有较好的鲁棒性。本产品支持多种硬件功能接口，广州人脸识别考勤系统，包含HDMI高清输出，串口输入/出，RJ45，USB接口；具有完善的软件接口，包含：设备管理、人员/照片管理、记录查看等功能。同时本产品可以对接合作方开发出的多种应用，比如：门禁考勤、访客、人证合一，楼宇管理系统，开发者也可根据产品的接口开发自己的应用。

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所谓人脸识别（Facial Recognition），是指针对特定场景的静态图像或动态视频，利用现存已存储好的若干人脸图像数据库，验证和识别具体场景下的单个或多个人的身份匹配。人脸识别通常由三部分组成：具体场景中人脸检测（Face Detection）并分割人脸、抽取分析人脸特征、匹配数据库识别人脸。人脸图像的长期数字化存储是人脸识别令人恐惧的原因之一，这些人脸信息有诸多被滥用风险，迫切需要应对方式变革以消解公众，方式之一就是设置图像与视频存储期限。当处于突发状态的危急情景之际，某些特定图像数据存储确有必要。一旦***期已过，则无需保留危急时刻留存的人脸数据。因此，对大多数应用场景来说，限制人脸数据存储期限可以平衡人脸识别带来的多重好处与化风险二者之间的利益平衡。具体存储时间依情景不同而各异。比如为应对突发状况所编译的特定图像具有高瞬时价值，而其他情形则需纳入庞大的数据库已备后续匹配并识别人脸特征。在此介绍一种保障数据安全性的机器学习模式——联邦学习（Federated Learning）。此种学习模式是一种训练数据去中心化的机器学习方案，确保数据只存储在摄像头终端，而不传输到***数据中心，从而提升数据安全性。

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智慧***人脸识别解决方案，以用户体验为中心，依托智能动态人脸识别人证核实管理系统、人脸识别酬勤记录系统、尊享身份管理系统、门禁管理系统、视频预警系统等技术支撑，打造更安全、更便捷的智慧***服务体系。

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实现柜台实名***、远程实名***、实名***等人证核实，智能门禁，智能考勤，人脸识别考勤系统安装，访客记录，视察人脸识别考勤系统，贵宾识别，理财信息广告精准推送等系列尊享服务，确保资金交易安全、管理优化，业务便捷、服务周到，人脸识别考勤系统设计，是***拓宽业务领域，重塑服务流程，提升服务品质，增强市场竞争力的重要手段。

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