校园信息化的发展趋势-武汉点点时光企业-校园信息化

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域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，校园信息化，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行***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，校园信息化的发展趋势，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。在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，校园信息化门户，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。





人脸考勤机顾名思义：就是以分析人脸不同特征为识别依据的考勤机设备，我们来看看面部识别的技术特征脸是标识您身份的重要元素，别人也会通过你的脸来辨认您。请想象一下，如果所有的面孔都是相同的，识别出一个人该是多么的困难。除了长得几乎完全一样的双胞胎之外，面孔毫无疑问是一个人的物理特征。不只是人有识别和区分数百万张不同面孔的先天能力，计算机现在也正在迎头赶上人的这种能力。如果照镜子，您会发现脸具有一些可辨别的标志。脸上的凸出部分和凹陷部分构成了不同的面部特征。面部识别考勤机将这些标志定义为节点。人脸大约有80个节点。每个节点包含 40 个 Gabor 小波（一种数字信号变换方法）系数，包括相位和幅度，这些系数合起来称为一个 Jet ，这些小波系数是原始图像和一组具有 5 个频率、 8 个方向的 Gabor 小波卷积（一种数字信号处理算子）得到的。这样每幅图就像被贴了标签一样，其中的点被 Jets 标定，边被点之间的距离标定。所以一张人脸的几何形状就被编码为图中的边，而灰度值的分布被编码为图中的节点。

如何查看点名记录？

点名开启后，待学生签到后，学校、院系、辅导员、老师等各级管理者可依据自己的权限，随时查看考勤结果，并做大数据分析，学生干部也能查看到自己权限范围内的考勤统计数据，督促未签到的的学生按时签到。

具体操作步骤：

（1）、点名开启后，点击正在点名的场景，进入点名详情页，信息化校园，即可看到签到率；

（2）、在点名详情页，点击右上方按钮，然后点击“历史记录”按钮，即可看到学生的签到情况；

（3）、点击“点名时间”即可查看点名详情。系统支持打印签到情况。

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