随着人工智能发展到国家战略的高度，越来越多的场景开始使用人工智能，突出了技术的价值和威力，以人脸识别技术为例，在智能城市、公共安全、政府服务、交通服务、智能零售、智能安全等多个行业发挥了其高效、准确的优势。在许多人脸识别技术的应用场景中，最常见的是人脸识别考勤。智能人脸识别考勤机在我国写字楼中随处可见，在考勤时代掀起了新的变化。与传统的考勤方法相比，人脸识别考勤机的优点是明显的，人脸识别的独特特征点不能被其他人所取代，它可以防止代替打卡，自然识别不需要接触，避免细菌感染，可以实现陌生人提醒，防止尾随进入企业办公区域，保证企业的安全。对于公司来说，可以下载门禁考勤记录和照片，从而使员工考勤和出入管理变得越来越容易。它的功能远远优于刷卡指纹和其他考勤模式，而且价格比虹膜识别系统便宜得多。因此，人脸识别考勤受到企业的青睐，成为未来考勤行业的主流。
但仍有许多人怀疑："人脸识别考勤可靠吗？
首先，让我们简单地介绍下人脸识别考勤机的工作流程。作为一种新型的门禁出入管理考勤系统，结合了区域特征分析算法、计算机图像处理技术和生物统计学原理，人脸识别考勤机的整个实行过程实际上并不复杂。第一步：首先用摄像机拍摄员工的面部信息，存储为原始对照参数，提取人体图像特征点，通过生物统计分析建立数学模型，建立人像特征模板。第二步：当员工在刷脸时只需要面对镜头时，用人脸识别考勤机提取的人脸信息与存储在电脑中的模板进行匹配比较，如果达到一定比例，特征点就可以判断为同一个人。第三步：当验证是同一人时，考勤完成，如果判决结果失败，则无法完成出勤记录。
从这一过程中，我们可以看出人脸识别考勤是否可靠，关键在于人脸特征提取和比较过程。在这方面，鲁班长的人脸识别考勤解决方案可以说是行业领先，支持毫秒眼、口、鼻轮廓等人脸21、106、240关键点的定位，该技术能够适应大角度侧脸、大表情变化、遮挡、模糊、光暗变化等实际环境，大大提高了识别精度，在96%的人脸认证中，误检率小于1/100000。
鲁班长人脸识别考勤解决方案支持在网络中断情况下使用（离线考勤）。只要用户事先输入数据(人脸)，他就可以在这台机器上比较和验证被识别人员的面部信息和文档信息。而使用前端采集设备新获取的人，证件信息也可以实时返回，以便对后台系统的记录进行比较，以实现远程数据分析。除了保证人脸识别考勤准确性的领先算法外，核心硬件平台的卓越性能还为人脸识别考勤的速度和稳定性提供了保证，并在保证准确性的同时确保了良好的使用体验。作为潮流的新产品，人脸识别考勤机自问世以来一直受到业界各方的关注。由于还处于起步阶段，进入人脸识别技术应用行业的企业数量和规模相对较小，研发团队和技术的数量甚至更多。作为人脸识别考勤解决方案的供应商，鲁班长致力于通过软硬件系统集成以及静态和动态人脸识别技术建立以人为中心的感知系统，在不同的使用场景中实现人机互连和感知融合，并将继续支持深度定制以满足不同用户的个性化需求，并成为合作伙伴的有力支持者。
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