工作原理及系統業務流程： 

人臉考勤機是采用當今國際科技領域高精技術——人臉識別技術（融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體），利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析并建立人臉特征模板。當已登記的人員從人臉識別機前走過，它會有語音提示“你好”或者人員的姓名表示考勤已成功。 而且，它還有擁有圖像更新功能，若將正采取的圖像作為第一人臉，存儲的為第二人臉，如果第一人臉圖像與第二人臉圖像相一致，人臉識別考勤機將自動儲存第一人臉圖像來更新該第二人臉圖像。該法可保持用戶臉部圖像的更新，降低了臉部外形改變對識別的影響，增加了識別的準確率。 

功能和特點： 

1.采用人臉關鍵區域定位的方法，其準確度高，安全性好。 

2. 一般采用專用雙攝像頭，屬于準三維人臉識別技術，識別性能大大 

超過二維人臉識別，算法復雜度遠低于三維人臉識別。 

3.識別性能不受環境光線的影響，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網絡設置設備狀態，以及上傳下載信息；網絡通訊數據加密。 

6.自然性，識別方式和人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。 

7. 完全非接觸，可避免細菌傳染，更加健康衛生。 

8.語音提示，真人發聲提示面像是否驗證成功。 

9.可獨立使用，無需連接電腦，即可完成人員登記、人臉考勤、存儲記錄等功能。 

注意事項 

1、您的人像必須在鏡框范圍內；取樣時，只要臉在鏡面范圍內，視線對著鏡面中央平行或是低頭都是可以的。 

2、請與考勤機保持約30—80cm距離處將人臉正對鏡子，眼睛盯著鏡面的中央處，緩緩的前后移動臉部，并保持取樣時神態自然。 

3、在取樣時盡量保持取樣環境與考勤環境的一致，建議最好在考勤機放置位置取樣。 

4、請保持表情自然，避免閉眼、斜視、頭發蓋住眼睛，取樣和考勤時請不要佩戴眼鏡，這樣可以方便更快考勤。 

5、不要在有陽光照射的窗戶附近使用。 

人臉考勤機的面部識別原理技術分析 

人臉考勤機顧名思義：就是以分析人臉不同特征為識別依據的考勤機設備，我們來看看面部識別的技術特征 

臉是標識您身份的重要元素，別人也會通過你的臉來辨認您。請想象一下，如果所有的面孔都是相同的，識別出一個人該是多么的困難。除了長得幾乎完全一樣的雙胞胎之外，面孔毫無疑問是一個人最獨一無二的物理特征。不只是人有識別和區分數百萬張不同面孔的先天能力，計算機現在也正在迎頭趕上人的這種能力。 

如果照鏡子，您會發現臉具有一些可辨別的標志。臉上的凸出部分和凹陷部分構成了不同的面部特征。面部識別考勤機將這些標志定義為節點。人臉大約有80個節點。每個節點包含 40 個 Gabor 小波（一種數字信號變換方法）系數，包括相位和幅度，這些系數合起來稱為一個 Jet ，這些小波系數是原始圖像和一組具有 5 個頻率、 8 個方向的 Gabor 小波卷積（一種數字信號處理算子）得到的。這樣每幅圖就像被貼了標簽一樣，其中的點被 Jets 標定，邊被點之間的距離標定。所以一張人臉的幾何形狀就被編碼為圖中的邊，而灰度值的分布被編碼為圖中的節點。 

以下是該軟件測量的幾個節點： 

兩眼之間的距離 

鼻子的寬度 

眼窩的深度 

顴骨 

下頜輪廓 

下顎 

面部識別考勤機 在人臉識別中，由一組特征臉基圖象張成一個特征臉子空間，任何一幅人臉圖象（減去平均人臉后）都可投影到該子空間，得到一個權值向量。計算此向量和訓練集中每個人的權值向量之間的歐式距離，取最小距離所對應的人臉圖像的身份作為測試人臉圖像的身份。 

人臉本質上是 3D 空間中的一個表面，所以原則上用 3D 模型能更好地表征人臉，特別是處理人臉的各種變化，如姿勢、光照等。 Blanz 等人提出了一種基于 3D 形態模型的方法，該方法將形狀和紋理用模型參數編碼，同時提出了一個能從單張人臉圖像還原模型參數的算法。形狀和紋理參數可用來進行人臉的識別。為了處理由于這些參數導致的圖像之間差異的極端情形，通常是預先產生一個通用的模型。而進行圖像分析時，給定一張新的圖像，一般的做法是用通用模型去擬合新的圖像，從而根據模型來參數化新的圖像。