人脸识别考勤管理规定

人脸识别考勤管理规定
人脸识别考勤管理规定

人脸识别考勤管理规定

1、2#厂房工作区域实行人脸识别考勤方式,员工出勤时应在考勤机上人脸识别考勤。

2、部门考勤员负责本部门员工考勤的管理工作,负责考勤系统里本部门人员维护、班次管理、人员排班等工作。

3、人脸识别考勤时间:员工正常出勤时上班前1小时内人脸识别签到有效,下班后无加班任务的1小时内人脸识别签退有效。未经部门同意也无加班任务的禁止在工作区域逗留。

4、员工中午休息时间不需要人脸识别考勤,但要求在规定时间吃饭和出勤,部门(班组)考勤员做好考勤记录,公司将不定期抽查监控录像,对于出现迟到和早退的将给予处罚。

5、班车晚到的,需在上班时间后1小时内填写《离岗登记表》,注明班车到达厂区的时间,并履行审批程序,当天未填写的按迟到处理。

6、上班忘记人脸识别考勤的,需当天填写《出勤登记表》,注明到达2#厂房员工入口时间,并履行审批程序。下班忘记人脸识别考勤的,需在第二个工作日填写《出勤登记表》,注明离开2#厂房员工出口的时间,并履行审批程序。未按要求填写的一律按旷工处理。

7、人脸识别考勤无效的,进入2#厂房后需先到部门考勤员处填写《出勤登记表》,注明到达2#厂房员工入口时间,并履行审批程序,所在部门(班组)考勤员需记录其当天出勤情况,班组考勤员需及时将考勤反馈至部门考勤员。当天未填写的按旷工处理。连续两次人脸识别无效的,请联系人力部重新注册人脸信息。

8、忘记人脸识别考勤的,月度内前两次不扣考核分,第三次月度考核扣2分,第四次月度考核扣6分,每出现一次在上一考核扣分基础上累加4分计算。

9、员工当月因私外出离岗时间累计计算,每累计4小时记为半天事假。

10、因有事晚到公司的,提前2小时告知主管负责人(班组员工除告知领班外,也需告知分管工程师或分管部长)的不记为迟到,到公司后需立即填写《离岗登记表》,因私晚到超过2小时的需填写请假单,离岗时间累计计算,每累计4小时记为半天事假。

11、员工除需人脸识别考勤外,部门和班组考勤员也需记录考勤。

人力资源部

2012年12月10日

智慧工厂—人脸识别闸机+考勤出入控制解决方案

智慧工厂通道闸机考勤管理系统 应 用 及 解 决 方 案 https://www.360docs.net/doc/5d11497437.html,

目录 目录2 第一章前言3 1、背景及应用目的3 2、系统建设的必要性与可行性3 3、系统建设的主要意义3 第二章人脸识别闸机+考勤方案描述5 1、总体方案简介5 2、人脸闸机控制+考勤系统构架与使用模式6 1人脸闸机控制系统基本组成部分6 2人脸识别闸机控制系统使用模式7 3、人脸识别闸机控制可实现功能8 4、人脸识别闸机控制器参数10 第三章本司人脸识别技术优势11 1、人脸识别产品优势11 2、S HARPI F ACE技术优势11 错误!未定义书签。

第一章前言 1、背景及应用目的 随着经济的快速发展,出入口控制系统已经成为企事业单位必备的系统之一,当前某办公大楼仅有大门有出入口控制系统,每个楼层之间仅为传统防火门,当前无法有效的对通行楼层的人员身份进行有效掌控,存在一定的不足和隐患。 出入口控制系统主要是通过辨识通行人员权限来合理掌控区域通行的系统,传统出入口系统主要为密码、卡片、指纹等门禁系统。此类型系统有些容易丢失、复制而无法精确辨识身份,而指纹只能留下通行记录而无实际通行实时照片,且当前“指纹套”的出现,带来了一定的安全隐患,因此均有不足。企事业单位提升整体形象,加强各类人员身份的辨识需要更新更先进的技术来解决以上问题。 2、系统建设的必要性与可行性 人脸识别出入口控制系统,采用当前国际前沿的非接触式的人脸识别技术做为辨识身份的依据,能够有效解决卡片、密码被复制和遗失风险,能够轻松,使用时无需接触设备,使用方式非常符合人类与生俱来的辨识习惯,且能留下通行时的实时照片,人脸识别闸机+考勤出入口控制系统具备众多专业闸机所需功能,完全能够满足企事业单位出入口控制要求。系统采用专业人脸识别门禁设备与管理平台结合的方式,将安全掌控于轻松管理集于一身,能有效提升企事业单位的形象,有效提升管理效率。 3、系统建设的主要意义 1、加入人脸识别技术以后,可以有效的解决出入口人员身份辨识问题,大大提出入

汉王人脸识别考勤系统简介

汉王人脸识别考勤系统 方 案

书 汉王科技股份 目录一、汉王人脸识别行业背景

二、汉王人脸识别考勤具体方案 三、汉王考勤门禁软件介绍 四、案例工程

一、汉王人脸识别行业背景 1、汉王公司介绍: 汉王科技股份成立于1998年,在国家“八五”、“九五”、“863”、自然科学基金等重点项目的支持下,率先研究、开发、应用和推广多元识别、智能人机交互技术与产品。

四大核心技术领先世界:人脸生物识别,手写识别,OCR识别,数字绘图板技术。 汉王精神:“忠诚敬业,永争第一” 2、社会背景 目前许多公司单位采用的考勤方式主要有: ◆纸卡式打卡钟:通过考勤卡纸记录考勤时间 ◆射频卡式考勤:射频卡感应考勤机记录时间 ◆指纹式考勤:指纹比对确认考勤人员考勤时间 ◆人脸识别考勤:基于对人的脸部特征信息进行识别从而达到身份认 证的生物特征识别技术。 下面表格我们列举现有考勤方式的性能特点:

2、技术介绍 汉王科技股份从2003年开始研发人脸识别技术。2006年,汉王科技率先在高速DSP平台上成功实现了嵌入式人脸识别算法,从而将人脸识别从PC平台成功的扩展到更广阔的嵌入式平台。2008年,汉王科技推出了全球首款嵌入式人脸识别产品——人脸通,突破了国外技术垄断,正式拉开国人脸识别技术产业化的序幕。 现在汉王科技拥有完全自主知识产权的“双目立体”红外人脸识别算法(Dual Sensor )。“双目立体”红外人脸识别算法采用的专用双摄像头,就好像一个人的一双眼睛,该算法既保留了二维人脸识别技术简单的优点,又借鉴了三维人脸识别技术的三维信息的优势,识别性能达到国际一流,识别速度快,产品技术成熟。 汉王人脸识别“双目立体”基本原理如下图

基于opencv的人脸识别程序-代码详解

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include #ifdef _EiC #define WIN32 #endif static CvMemStorage* storage = 0; static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸检测分类器 int main( int argc, char** argv ) { CvCapture* capture = 0; IplImage *frame, *frame_copy = 0; int optlen = strlen("--cascade="); const char* input_name; if( argc > 1 && strncmp( argv[1], "--cascade=", optlen ) == 0 ) { cascade_name = argv[1] + optlen; input_name = argc > 2 ? argv[2] : 0; } else { cascade_name = "E:\毕业设计\智能机器人动态人脸识别系统\陈建州程序.xml";//分类器路径 input_name = argc > 1 ? argv[1] : 0; } cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); if( !cascade )//如果没有找到分类器,输出以下 { fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" ); fprintf( stderr, "Usage: facedetect --cascade=\"\" [filename|camera_index]\n" ); return -1;

人脸识别考勤系统解决方案

人脸识别考勤系统解决方案 一、人脸识别行业背景 严格规范的员工考勤管理是现代企事业单位提高管理效益的重要保证, 而传统的以打卡、刷卡为代表的考勤产品,存在着替代打卡,效率低下,不易统计,管理和使用维护成本高等弊端。 指纹识别产品在考勤中的大规模应用,部分解决了代打卡的问题,但是超过5%左右的人群天生指纹很浅,无法用指纹识别。指纹考勤产品在天气干燥或者换季的时候,识别困难,由于必须接触,就给细菌的传播提供了一个便利的载体。 人脸识别是对人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来,随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后,人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点,它具有如下显著优点: ◆非接触,智能交互,用户接受程度高。 ◆直观性突出,符合人“以貌识人”的认知规律。 ◆适应性强,不易仿冒,安全性好。 ◆摄像头的大量普及,易于推广使用。 ◆人脸识别杜绝代打卡 ◆方便快捷识别时间少于1秒 ◆非接触更卫生不怕细菌传播 ◆通讯方式 U盘、网络

综上所述,人脸识别被人们称为最自然、最直观的一种生物特征识别技术。 二、人脸识别技术介绍: 目前的人脸识别技术,分为二维人脸识别、三维人脸识别两大类。二维人脸识别是基于人脸平面图像的,但实际上人脸本身是三维的,人脸平面图像只是三维人脸在一个平面上的投影,在这个过程中,必然会丢失一部分信息,因此,二维人脸识别性能的进一步提升,一直受到环境光线、姿态、表情等因素的不利影响。 三维人脸识别是基于三维人脸图像的,从理论上讲具备一些三维图像信息的技术优势,但一直存在采集设备昂贵,采集系统复杂,存储度高,人脸重建算法很复杂,识别速度较慢等缺点。 中控人脸识别+指纹考勤机在人脸识别方面采用了“双目立体”人脸识别算法,专用双摄像头,就好像一个人的一双眼睛,既保留了二维人脸识别简单的优点,又借鉴了三维人脸识别的部分三维信息,识别性能达到国际一流,识别

人脸考勤管理系统解决办法v完整版

人脸考勤管理系统解决 办法v 集团标准化办公室:[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

目录 人脸识别技术介绍 人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的。人脸识别是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做、。 人脸识别优劣势 优势 人脸识别的优势在于其自然性和被检测的个体不被察觉的特点。 自然性是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有、体形识别等,而、识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。 不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像

信息,而不同于指纹识别或者,需要利用电子采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。 人脸与人体的其它(指纹、等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”。 非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。 并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。 除此之外,还符合视觉特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 局限性 人脸识别被认为是领域甚至领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。 相似性 不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。 易变性 人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。 应用场景 人脸识别主要用于。由于正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。无疑是最佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。 1.公司、住宅安全和管理。(智能人脸门禁系统) 2.企业、厂区、事业单位。(黑名单报警系统) 3.及身份证。(人证合一系统) 4.公安、司法和刑侦。(网上在逃人员比对系统)

[作业]OPENCV人脸识别

摘要 人脸检测主要是基于计算机识别的一项数字化技术,用以准确获取人的脸部大小和位置信息,在进行人脸检测时,突出主要的脸部特征,淡化次要的环境、衣着等因素。对于某些情况下,人脸检测也可以计算出人脸,如眼睛,鼻子和嘴等精确的微妙特征。由于在安全检测系统,医学,档案管理,视频会议和人机交互等领域人脸检测系统都有光明的应用前景,因此人脸检测逐渐成为了两个跨学科领域研究的热门话题:人工智能和当前模式识别。本文基于OpenCV视觉库具体的设计并开发了对数字图像中的人脸检测的程序,所采用的人脸检测的原理主要是分类器训练模式(Adaboost算法)提取Haar特征的方法。它在整个软件极其重要的作用,图像中人脸的准确定位和识别都受图像处理好坏的直接影响。本次所设计的软件在图像处理部分所采用的方法是基于Adaboost算法进行Haar特征的提取,在此之上加以通过积分图方法来获取完整的级联分类器结构,进行人脸检测时,OpenCV级联分类器通过Adaboost人脸检测算法进行训练,此后采用不同情况下的实验样本完成精确定位以及检测试验。经过代码的设计和调试,在最后的测试中针对数字图像进行的人脸检测和定位达到了较好的效果,提高了定位和识别的正确率。 关键词:人脸检测,AdaBoost,分类器,OpenCV

Abstract Face detection is mainly based on computer recognition of a digital technology,face size and location information to accurately obtain the person,during face detection, highlight the main facial features,dilute the secondary environment,clothing,and other factors.For some cases,face detection can also calculate a person's face,such as eyes, nose and mouth,and other subtle features accurate.Because in the field of human security detection systems,medical records management,video conferencing,and human-computer interaction face detection system has bright prospects,and therefore face detection is becoming a two interdisciplinary research fields hot topic:artificial intelligence and The current pattern recognition.This article is based.penCV vision library designed and developed specifically for digital image face detection process,the principles used face detection methods are mainly classifier training mode(Adaboost algorithm)to extract Haar features.It is in the vital role of the software,the image of the human face accurately locate and identify all that is good or bad a direct impact on the image processing.This software is designed image processing method used in part based Haar Adaboost algorithm to extract features,on top of this to be to get the full cascade classifier structure by integrating the diagram method for face detection,OpenCV cascade classifier is trained by Adaboost face detection algorithm,then the use of the experimental sample under different circumstances for accurate positioning and testing.Through design and debugging code,face detection and location in the final test for digital images to achieve better results and improve the accuracy of positioning and recognition. Keywords:face detection;AdaBoost;classifier;openCV

人脸识别考勤系统解决方法

人脸识别考勤系统解决方案一、人脸识别行业背景 严格规范的员工考勤管理是现代企事业单位提高管理效益的重要保证,而传统的以打卡、刷卡为代表的考勤产品,存在着替代打卡,效率低下,不易统计,管理和使用维护成本高等弊端。 指纹识别产品在考勤中的大规模应用,部分解决了代打卡的问题,但是超过5%左右的人群天生指纹很浅,无法用指纹识别。指纹考勤产品在天气干燥或者换季的时候,识别困难,由于必须接触,就给细菌的传播提供了一个便利的载体。 人脸识别是对人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来,随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后,人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点,它具有如下显着优点: ◆非接触,智能交互,用户接受程度高。 ◆直观性突出,符合人“以貌识人”的认知规律。 ◆适应性强,不易仿冒,安全性好。 ◆摄像头的大量普及,易于推广使用。 ◆人脸识别杜绝代打卡 ◆方便快捷识别时间少于1秒 ◆非接触更卫生不怕细菌传播 ◆通讯方式U盘、网络

综上所述,人脸识别被人们称为最自然、最直观的一种生物特征识别技术。二、人脸识别技术介绍: 目前的人脸识别技术,分为二维人脸识别、三维人脸识别两大类。二维人脸识别是基于人脸平面图像的,但实际上人脸本身是三维的,人脸平面图像只是三维人脸在一个平面上的投影,在这个过程中,必然会丢失一部分信息,因此,二维人脸识别性能的进一步提升,一直受到环境光线、姿态、表情等因素的不利影响。 三维人脸识别是基于三维人脸图像的,从理论上讲具备一些三维图像信息的技术优势,但一直存在采集设备昂贵,采集系统复杂,存储度高,人脸重建算法很复杂,识别速度较慢等缺点。 中控人脸识别+指纹考勤机在人脸识别方面采用了“双目立体”人脸识别算法,专用双摄像头,就好像一个人的一双眼睛,既保留了二维人脸识别简单的优点,又借鉴了三维人脸识别的部分三维信息,识别性能达到国际一流,识别

校园人脸识别考勤系统解决方案

人脸识别考勤校园解决方案 行业背景: 传统考勤制度占据了辅导员工作时间,影响了辅导员的其他业务;统计结果不及时,数据容易遗漏,对学生进行教育和自我教育难及时到位,甚至容易出现无法处分学生的现象。管理人员、教师、学生无法及时了解考勤与晚归状况,监控失效;由于对学生进行教育和自我教育难及时到位,任课教师、宿舍门卫及宿舍管理员很容易失去考勤与晚归管理的积极性。,学校对学生的管理失控,一旦学生出现伤亡事故,律师认为依据《学生伤害事故处理办法》,学院因为缺乏过硬的考勤与晚归的管理记录,则很容易因管理“疏忽”成为被告。这是教育部新的《普通高等学校学生管理规定》所不允许的,以下是为克服传统考勤制度缺点,我们设计了人脸识别考勤系统。 系统亮点: 我司采用最先进的人脸识别技术,设计了人脸识别考勤系统,指纹识别考勤系统,刷卡识别考勤系统为一体的考勤设备。不但解决了传统考勤制度统计结果不及时,数据容易遗漏,学生,家长,老师无法及时了解考勤与晚归状况,监控失效等情况。而且极大满足了学生安全迫切需要,解决了家长和学校的后顾之忧。 系统组成: 我司的人脸识别考勤系统是由(人脸识别,指纹识别,刷卡识别)为一体的考勤机,能满足所有学校现有的一卡通平台,功能全面,操作灵活,考勤管理软件方便简单实用。人脸识别考勤机可独立使用,无需连接电脑,即可完成人员登记、人脸考勤、存储记录等功能。考勤管理软件可进行班次设置、出勤调整、数据统计、输出报表等功能,并附送WEB考勤查询系统,管理人员通过局域网就可以查看到自己的考勤记录。 精选

精选 拓扑图 如下: 系统特点: · 人脸识别 杜绝代打卡 · 方便快捷 识别时间少于1秒 · 非接触 更卫生 不怕细菌传播 · 通讯方式 U 盘、网络 · 软件功能 强大成熟稳定 ·精准识别:黑暗中也可识别 · 方便快捷:不用按,只用看 · 直观性好:彩屏显示 · 管理软件:功能强大,自动升动 系统业务流程: 寝室管理员 考勤服务器 (出勤调整, 数据处理,报 表统计) 考勤报表 人脸考勤 学院学生 人脸登记 数据库 人脸识别

人脸识别考勤管理规定

人脸识别考勤管理规定 1、2#厂房工作区域实行人脸识别考勤方式,员工出勤时应在考勤机上人脸识别考勤。 2、部门考勤员负责本部门员工考勤的管理工作,负责考勤系统里本部门人员维护、班次管理、人员排班等工作。 3、人脸识别考勤时间:员工正常出勤时上班前1小时内人脸识别签到有效,下班后无加班任务的1小时内人脸识别签退有效。未经部门同意也无加班任务的禁止在工作区域逗留。 4、员工中午休息时间不需要人脸识别考勤,但要求在规定时间吃饭和出勤,部门(班组)考勤员做好考勤记录,公司将不定期抽查监控录像,对于出现迟到和早退的将给予处罚。 5、班车晚到的,需在上班时间后1小时内填写《离岗登记表》,注明班车到达厂区的时间,并履行审批程序,当天未填写的按迟到处理。 6、上班忘记人脸识别考勤的,需当天填写《出勤登记表》,注明到达2#厂房员工入口时间,并履行审批程序。下班忘记人脸识别考勤的,需在第二个工作日填写《出勤登记表》,注明离开2#厂房员工出口的时间,并履行审批程序。未按要求填写的一律按旷工处理。 7、人脸识别考勤无效的,进入2#厂房后需先到部门考勤员处填写《出勤登记表》,注明到达2#厂房员工入口时间,并履行审批程序,所在部门(班组)考勤员需记录其当天出勤情况,班组考勤员需及时将考勤反馈至部门考勤员。当天未填写的按旷工处理。连续两次人脸识别无效的,请联系人力部重新注册人脸信息。 8、忘记人脸识别考勤的,月度内前两次不扣考核分,第三次月度考核扣2分,第四次月度考核扣6分,每出现一次在上一考核扣分基础上累加4分计算。 9、员工当月因私外出离岗时间累计计算,每累计4小时记为半天事假。 10、因有事晚到公司的,提前2小时告知主管负责人(班组员工除告知领班外,也需告知分管工程师或分管部长)的不记为迟到,到公司后需立即填写《离岗登记表》,因私晚到超过2小时的需填写请假单,离岗时间累计计算,每累计4小时记为半天事假。 11、员工除需人脸识别考勤外,部门和班组考勤员也需记录考勤。 人力资源部 2012年12月10日

基于OpenCV的视频人脸识别系统的设计与实现

摘要 基于生物特征识别的身份认证方法和系统研究一直以来都是计算机图形学和模式识别领域研究的热点,其中,由于人脸的稳定性和可见性,针对人脸识别的算法研究和系统应用最为广泛,本文针对校园内实验室和宿舍安全管理需求,设计和实现了一套针对监控视频的基于OpenCV的人脸识别原型系统,开发语言选用C++,全文内容包括: (1)构建了基于OpenCV的视频人脸识别的技术框架。针对实验室和宿舍安全管理需要,构建了基于OpenCV的视频人脸识别的技术框架,能够完成基于视频的实时人脸识别和身份认定; (2)设计了基于OpenCV的视频人脸快速检测算法。人脸检测是人脸识别的前提,本文采用基于OpenCV的快速人脸检测算法实现视频图像中人脸的快速定位和提取; (3)设计了基于AdaBoost算法的视频人脸识别方法。应用AdaBoost算法实现了针对视频流的快速人脸定位和身份识别,能够实现实时身份认定。 系统基于.NET平台设计,使用C++语言进行实现,完成了基于视频的实时人脸身份认定。 关键词:人脸检测; OpenCV;人脸识别; C++; 1

Abstract Based on the research of identity authentication method and system of biometric recognition has been a hot research field of computer graphics, pattern recognition and the stability and visibility, the face, the algorithm research and system applications of face recognition is the most widely, according to the laboratory and dormitory safety management needs of the campus, designed and implemented. A face recognition system based on OpenCV in surveillance video, development language is C++, the main content of this thesis includes: (1)Constructed the technical framework for video based face recognition based on OpenCV. According to the laboratory and the dormitory safety management needs, establishes a framework for video based face recognition based on OpenCV, which can complete real-time face recognition and identity based on video identification; (2)Design of a fast face detection algorithm in video based on OpenCV. Face detection is the precondition of face recognition, this paper uses OpenCV fast face detection algorithm to locate face in video image and extraction based on;The design use application of OpenCV to provide strong support, based https://www.360docs.net/doc/5d11497437.html, platform design. (3)Design of video based face recognition method based on AdaBoost algorithm. Application of AdaBoost algorithm for fast face location and recognition of video stream, which can realize real-time identification. System based https://www.360docs.net/doc/5d11497437.html, platform design, implementation is carried out using C++ language, completed the real-time face identity recognition based on video Key word:Face detection;OpenCV;Face recognition;C++;

人脸识别考勤管理系统说明书

大众型 人脸识别考勤管理系统说明书

目录 1.产品说明............................................................................................................ 错误!未定义书签。 1.1产品概述 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3硬件组成配件 .......................................................................................... 错误!未定义书签。 1.4硬件参数 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.5使用环境需求 .......................................................................................... 错误!未定义书签。 1.快速安装 ..................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1外观部分指示说明 .................................................................................. 错误!未定义书签。 2.2终端的安装与接线 .................................................................................. 错误!未定义书签。 2.3初次使用-创建用户 ................................................................................ 错误!未定义书签。3软件使用说明...................................................................................................... 错误!未定义书签。 3.1基本操作 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 3.2用户登录 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 3.3管理员登录 .............................................................................................. 错误!未定义书签。 3.3.1超级管理员 ...................................................................................... 错误!未定义书签。 3.3.2普通管理员 ...................................................................................... 错误!未定义书签。 3.4系统设置 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 3.5特殊操作 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 3.5.4 U盘导入导出数据及升级 ..................................................................... 错误!未定义书签。 4.IE管理界面使用说明.................................................................................. 错误!未定义书签。 4.1.网络配置 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 4.2.功能键定义 .............................................................................................. 错误!未定义书签。 4.3.用户管理 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 4.4.考勤设置 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 4.5.个人考勤记录 .......................................................................................... 错误!未定义书签。 4.6.日考勤记录 .............................................................................................. 错误!未定义书签。 4.7.月考勤记录 .............................................................................................. 错误!未定义书签。 4.8.软件升级 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 4.9.重启设备 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 4.10.修改密码 .............................................................................................. 错误!未定义书签。 5.软件升级步骤.............................................................................................. 错误!未定义书签。 6.识别流程 ..................................................................................................... 错误!未定义书签。 7.数据维护 ..................................................................................................... 错误!未定义书签。 8.使用注意事项.............................................................................................. 错误!未定义书签。 9.联网功能 ..................................................................................................... 错误!未定义书签。

人脸识别系统说明书企业型E

企业型 人脸识别考勤系统说明书

目录 1.1产品概述 ................................................................. 1.2产品型号 ................................................................. 1.3功能特色 ................................................................. 1.4硬件组成配件 ............................................................. 1.5硬件参数 ................................................................. 1.6使用环境需求 ............................................................. 2.初次使用................................................................... 3.软件GUI使用说明........................................................... 3.1用户识别 ................................................................. 3.2管理员登录 ............................................................... 3.2.1超级管理员........................................................... 3.2.2普通管理员........................................................... 3.3系统管理设置 ............................................................. 3.3.1系统设置............................................................. 3.3.2用户管理............................................................. 3.3.3安全管理............................................................. 3.3.4高级设置............................................................. 3.4特殊操作 ................................................................. 屏幕校正............................................................. 版本察看............................................................. 查询容量............................................................. 视频查看............................................................. U盘导入导出数据及升级 ............................................... 远程视频监控 ......................................................... 4.IE管理界面使用说明......................................................... 4.1.网络配置 ................................................................. 4.2.功能键定义 ............................................................... 4.3.用户管理 ................................................................. 4.4.考勤设置 ................................................................. 4.5.个人考勤记录 ............................................................. 4.6.日考勤记录 ............................................................... 4.7.月考勤记录 ............................................................... 4.8.识别记录 ................................................................. 4.9.开门方式 ................................................................. 4.10.屏幕校准 ............................................................... 4.11.软件升级 ............................................................... 4.12.重启设备 ............................................................... 4.13.修改密码 ............................................................... 4.14.数据维护 ............................................................... 5.软件升级步骤 ............................................................... 6.识别流程...................................................................

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