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1.人脸识别考勤机

可以对大厦、园区出入的人员身份进行识别，从而实现准确的人员权限管控和内部员工考勤，防止没有权限的人员进出相关区域的同时，也避免了他人代、签到等违规行为。

2.人证核验门禁终端机

酒店、机场、车站、以及其他需要核验的场所，可以快速准确地确认人员，特别是部分的机场和车站，可以使用直接乘车，节约了时间、人力、材料等各方面的成本机场人脸识别系统，为出行带来很多便利。

3.人脸识别门禁访客机

实现访客人脸录入、核验，授权后实现刷脸进出各个区域。

4.人脸识别通道闸机

与人脸门禁机有部分重复功能，人脸门禁可以是普通的出入口点位通过安装人脸识别设备实现，也可以是人脸闸机实现。而人脸闸机必须是闸机与人脸识别设备结合应用实现控制人员通行的设备。

尤其是新发布的ArcFace4.0，对多项算法模型进行了升级，算法精度大幅提升，检测的防攻击能力也得到了增强。

     伴随新中改革逐步落地，“走班选课”赋予学生更大的自主权，同时也给教室管理、学生考勤带来挑战。虹软视觉开放平台所提供的视觉AI技术，不仅赋能智慧班牌解决了“走班选课”的管理难题，而且贯穿学、考、管、评全场景人脸识别管理系统，加速校园信息化改造。未来，虹软视觉开放平台还将持续扩大算法的开放类别与范围，满足教育行业的全场景智能化需求。

特征获取 人脸图像特征获取：人脸识别技术可应用的特征一般分成视觉效果特征、清晰度统计分析特征、人脸图像转换指数特征、人脸图像解析几何特征等。人脸特征获取便是对于人脸的一些特征开展的。人脸特征获取，也称人脸表征，它是对人脸开展特征模型的全过程。人脸特征获取的方法具体来说分成两类：一种是根据知识的表征方法；此外一种是根据解析几何特征或统计学习的表征方法。 根据知识的表征方法主要是依据人脸的样子叙述及其她们中间的间距特点来得到 有利于人脸归类的特征数据信息，其特征份量一般包含特征点间的欧式距离、折射率和视角等。人脸由双眼、鼻部、嘴、下颌等部分组成，对这种部分和他们中间构造关联的几何图形叙述，可做为鉴别人脸的关键特征，这种特征被称作几何图形特征。根据知识的人脸表征关键包含根据几何图形特征的方法和模板匹配法。

面部识别的优点取决于其自然性和不被被测个人察觉的特性。 说白了自然性，就是指该识别方法同人们（乃至别的生物）开展个人识别时需利用的生物特点同样。比如面部识别，人们也是仔细观察较为面部区别和确定的，此外具备自然性的识别也有视频语音识别、身材识别等，而指纹识别识别、识别等也不具备自然性，由于人们或是别的生物并不通过该类生物特点差别个人。 不被察觉的特性针对一种识别方式 也很重要，这会使该识别方式 不让人抵触，而且由于不易造成人的留意而不易被蒙骗。面部识别具备这些方面的特性，它利用能见光获得面部图象信息内容，而有别于指纹识别识别或是识别，必须利用电子器件液位传感器收集指纹识别，或是利用红外感应收集图象，这种的收集方法非常容易被别人察觉，进而更有可能被掩藏蒙骗。

校园安全一直是社会关注的焦点，但就近期频发的校园安全事故来看，传统的人员看管、视频监控等方式并不能解决外来人员随意入校、学生擅自离校等安全问题，而人脸识别技术则可较好地解决以上问题。

在通行方面，人脸识别系统可自动识别进出校园、宿舍、图书馆等场景的人员，有效防止陌生人员。当发现系统数据库危险人员、黑名单等可能危及校内师生安全的人员时，系统则自动报警。

在考勤方面，人脸识别技术的加持助力校园考勤实现自动化。通过刷脸，简化考勤流程，有效解决因忘携带感应卡而无法实现考勤等问题。系统自动生成考勤记录，方便管理人员进行考勤工作管理，大大地节约了管理成本。甚至可以做到检测学生的活动路线，对违反规定出入校园的学生生成预警名单，还能与系统实现无缝对接，对校内人员的安全保持高警惕。

三、人脸识别考勤 智能统筹

传统的考勤管理只是用于统计员工的出勤情况,员工申请加班、调休、请假、外出需要另外的手续,这种分散管理的模式,使得考勤管理工作更加琐碎复杂,效率低下,完全跟不上当代快速的办公节奏。

针对此类问题,高新技术企业推出新的人脸识别考勤在实现日常考勤功能的前提之下,推出外出考勤、加班调休、权限设置等功能,方便行政统筹管理考勤事宜。每到月末,可以通自主统计员工的加班、请假、外出、调休状况,智能完成考勤管理工作。

随着人脸识别技术的成熟,其相关的技术应用领域也在不断扩大。受技术普及的影响,不少企事业单位启用人脸识别考勤,用以规范考勤管理工作,简化考勤管理流程,潜移默化中,实现考勤模式的变革。