1、采用人臉關(guān)鍵區(qū)域定位的方法，其準(zhǔn)確度高，安全性好。2、采用專用雙攝像頭，屬于準(zhǔn)三維人臉識(shí)別技術(shù)，識(shí)別性能大大超過二維人臉識(shí)別，算法復(fù)雜度遠(yuǎn)低于三維人臉識(shí)別。3、識(shí)別性能不受環(huán)境光線的影響，可靠性好。4、可通過U盤上傳用戶姓名列表，下載門禁考勤記錄以及照片。5、可通過TCP/IP網(wǎng)絡(luò)設(shè)置設(shè)備狀態(tài)，以及上傳下載信息；網(wǎng)絡(luò)通訊數(shù)據(jù)加密。6、自然性，識(shí)別方式和人類進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。7、完全非接觸，可避免傳染，更加健康衛(wèi)生。8、語音提示，真人發(fā)聲提示面像是否驗(yàn)證成功。9、可脫機(jī)使用，在脫機(jī)斷網(wǎng)的情況下，也可完員登記、人臉考勤、存儲(chǔ)記錄等功能。學(xué)校人臉識(shí)別智能門禁系統(tǒng)在學(xué)校安裝人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)可以阻止不法分子進(jìn)入校園，保障學(xué)生安全;記錄學(xué)生請(qǐng)假、缺勤情況。在中安裝人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)可以防止外人進(jìn)入傳染區(qū)域和精密儀器房間，阻止情緒激動(dòng)的人員將帶入手術(shù)室等無菌場(chǎng)所。人臉識(shí)別管理系統(tǒng)的擴(kuò)充性：采用面向?qū)ο蠛湍K化的開發(fā)技術(shù)，可隨時(shí)根據(jù)需要擴(kuò)充具有其它功能的軟硬件模塊，具有良好的擴(kuò)充性。

隨著我國經(jīng)濟(jì)與科技的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟，人臉識(shí)別已經(jīng)是現(xiàn)在市場(chǎng)的趨勢(shì)，目前市場(chǎng)上運(yùn)用人臉識(shí)別系統(tǒng)的多如牛毛，并且伴隨著我國人臉識(shí)別專業(yè)能力的繼續(xù)成熟，該技術(shù)變得愈來愈多的被推廣到建設(shè)行業(yè)，延伸出人臉識(shí)別考勤機(jī)多種產(chǎn)品，能夠做到全方位領(lǐng)域覆蓋。該系統(tǒng)是人臉考勤機(jī)與考勤管理軟件聯(lián)合，經(jīng)過人臉識(shí)別作為考勤管理的因素之一。從而在根本上杜絕了紙質(zhì)的代簽到、代打卡的現(xiàn)象出現(xiàn)，從而提升了現(xiàn)場(chǎng)人員管理力度。人臉識(shí)別系統(tǒng)在企業(yè)考勤上能夠做到以下幾個(gè)便捷性管理：1、智能考勤管理人臉識(shí)別極速考勤簽到，考勤信息數(shù)據(jù)隨時(shí)監(jiān)控及識(shí)別異常考勤，生成考勤記錄報(bào)表，輕便查看公司整體考勤境況。2、智能人事管理后臺(tái)支持人員數(shù)據(jù)信息批量導(dǎo)入、編輯、刪除等人員管理功能，助力公司實(shí)現(xiàn)人事智能化、系統(tǒng)化管理，人員角色權(quán)限一目了然，有效提升單位考勤管理效率。3、智能排班管理支持按部門、工種分類、節(jié)假日、公休等數(shù)據(jù)信息便捷制定多班次老管理差距類別、差別部門職工的考勤，符合差別公司考勤班制設(shè)定。4、智能調(diào)班管理一鍵高速調(diào)班，支持臨時(shí)換班、長(zhǎng)期換班、頂班等多種工人狀態(tài)在線調(diào)整，實(shí)時(shí)同步考勤數(shù)據(jù)信息，信息盤算更精確。

目前，人臉識(shí)別系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，人臉識(shí)別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)有基于可見光圖像的人臉識(shí)別，現(xiàn)在常使用的是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別系統(tǒng)是把人臉識(shí)別技術(shù)與身份證識(shí)別技術(shù)相結(jié)合的創(chuàng)新系統(tǒng)，達(dá)到持證人與證件照片相吻合的目的。人臉識(shí)別系統(tǒng)逐漸開始商用，并向著自動(dòng)化、無人監(jiān)督化的趨勢(shì)發(fā)展，然而目前人臉識(shí)別技術(shù)能識(shí)別人臉圖像的身份但無法準(zhǔn)確辨別所輸入人臉的真?zhèn)?。那么如何自?dòng)地、高效地辨別圖像真?zhèn)蔚挚蛊垓_攻擊以確保系統(tǒng)安全已成為人臉識(shí)別技術(shù)中一個(gè)迫切需要解決的問題。通常意義上的活體檢測(cè)是當(dāng)生物特征信息從合法用戶那里取得時(shí)，判斷該生物信息是否從具有生物活體的合法用戶身上取的?；铙w檢測(cè)的方法主要是通過識(shí)別活體上的生理信息來進(jìn)行，它把生理信息作為生命特征來區(qū)分用照片、硅膠、塑料等非生命物質(zhì)偽造的生物特征。人臉識(shí)別系統(tǒng)可1、自動(dòng)抓取人臉——通過攝像頭自動(dòng)抓取畫面中＊優(yōu)秀人像照片；2、多種證件識(shí)別——可以識(shí)別含有頭像的多種證件，如身份證、駕駛證、護(hù)照等；3、算法準(zhǔn)——多個(gè)算法識(shí)別能力，人臉定位、捕捉、跟蹤、采集，自動(dòng)采集人臉及身份證中照片，并形成對(duì)比；有效的屏蔽偽造，作弊，復(fù)制現(xiàn)象。

智慧工地人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)行對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一些相關(guān)技術(shù)。人臉識(shí)別系統(tǒng)需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺的特點(diǎn)，所謂自然性，是指該識(shí)別方式同人類進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語音識(shí)別、體型識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟惢蛘咂渌锊⒉煌ㄟ^此類生物特征區(qū)別個(gè)體。人臉識(shí)別系統(tǒng)被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一，人臉識(shí)別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來的。人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識(shí)別還受光照條件、人臉的很多遮蓋物、年齡等多方面因素的影響。在人臉識(shí)別中，一類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而另一類的變化應(yīng)該是消除，因?yàn)樗麄兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱一類變化為類間變化，而另一類被稱為類內(nèi)變化。對(duì)于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。人臉識(shí)別系統(tǒng)主要用于身份識(shí)別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無疑是很好的選擇，采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖像中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。

人臉識(shí)別技術(shù)包含三個(gè)部分：(1)人臉檢測(cè)面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：①參考模板法，首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計(jì)算測(cè)試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；②人臉規(guī)則法，由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣品是否包含人臉；③樣品學(xué)習(xí)法，這種方法即采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；④膚色模型法，這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測(cè)。⑤特征子臉法，這種方法是將所有面像集合視為一個(gè)面像子空間，并基于檢測(cè)樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。(2)人臉跟蹤面貌跟蹤是指對(duì)被檢測(cè)到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動(dòng)與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡(jiǎn)單而有效的手段。(3)人臉比對(duì)面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對(duì)，并找出＊佳的匹配對(duì)象。所以，面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：①特征向量法，該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計(jì)算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。②面紋模板法，該方法是在庫中存貯若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進(jìn)行比對(duì)時(shí)，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。人臉識(shí)別系統(tǒng)的技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識(shí)別算法?！边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。