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2021-06-21
在辦公場所，人臉識別一體機有這些應用
我是光頭李躍華，1.除了可以作為員工的考勤應用，還可以作為辦公室的門禁應用，內部人員錄入人臉信息，才可以刷臉進出，保障辦公室財物的安全，避免資料丟失。
2.辦公場所，員工現在進行考勤的方式主要有指紋識別打卡、手機移動打卡、簽到打卡等多種考勤方式。為了更好的進行員工考勤管理，人臉識別考勤進入辦公場景，人員“刷臉”考勤。
3.可以在辦公室門口進行人臉識別一體機應用，人員上下班時間在設備前“刷臉”打卡，考勤數據實時記錄整理上傳至管理平臺，方便負責人管理。也有效解決漏卡、代替打卡等考勤不良現象。
人臉識別一體機檢測過程是什么？
我是光頭李躍華，人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉識別一體機組成部分
我是光頭李躍華，人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。
