人脸识别在建筑施工远程考勤中的应用

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智慧建筑工地AI功能说明

智慧建筑工地AI功能说明1. 引言智慧建筑工地AI功能是通过结合人工智能技术和建筑工地管理需求而设计开发的一套功能集合。

本文档将介绍智慧建筑工地AI功能的主要特点和功能模块。

2. 功能模块2.1 人脸识别门禁系统通过人脸识别技术，实现对建筑工地出入口的自动识别和记录。

该系统可以准确识别人员身份并自动开启门禁，提高工地的安全性和效率。

2.2 工人安全监测利用摄像头和人脸识别技术，监测工人在工地上的安全情况。

系统能够自动识别工人穿戴的安全帽和工作服，并通过实时视频监控和人员定位系统，及时发现安全隐患并提醒相关责任人。

2.3 建筑质量检查利用智能摄像头和图像识别技术，实现对施工现场的建筑质量进行自动检测。

系统可以分析图像中的细节，识别出可能存在的问题和缺陷，并通过报警系统及时通知相关人员进行修正。

2.4 设备故障预警通过传感器和数据分析技术，实现对建筑工地设备的实时监测和故障预警。

系统可以检测设备的运行状态和维护信息，一旦发现异常情况，即刻发出预警信号，帮助工地管理人员及时采取措施，防止设备故障导致的工期延误和安全事故。

2.5 工地环境监测通过传感器和大数据分析技术，实时监测建筑工地的环境数据，包括温度、湿度、噪声、粉尘等。

系统可以自动记录环境数据并生成报告，帮助管理人员评估工地环境状况并采取相应的措施，确保工地环境符合相关标准要求。

3. 结论智慧建筑工地AI功能集合了人工智能技术及建筑工地管理需求，旨在提高建筑工地的安全性、效率和质量。

上述功能模块可以有效监测和控制工地现场，为工地管理人员提供及时的信息和决策支持。

通过使用智慧建筑工地AI功能，工地管理人员可以更好地管理和运营建筑工地，从而达到建设高质量、安全、高效的建筑工程的目标。

人工智能时代计算机图像识别技术在建筑工程管理中的有效运用

人工智能时代计算机图像识别技术在建筑工程管理中的有效运用发布时间：2022-07-16T01:48:43.833Z 来源：《建筑实践》2022年3月第5期作者：钟华彪[导读] 人像识别的技术不仅能够通过具备AI识别功能的摄像头钟华彪台山怡兴房地产有限公司 529200摘要：人像识别的技术不仅能够通过具备AI识别功能的摄像头，对人员的往来进行较为精准的管理，同样也能够对对象行为等进行持续性的监督和管理，在建筑项目当中，使用这一技术不仅能够对考勤起到更为有效的管理作用，也能对施工现场的安全性以及施工作业人员的作业情况进行较为精确的管理。

本文就人像的技术如何在施工现场实现更为有效的作用进行了更为详细的分析和阐述，并且更进一步阐释了人脸识别的技术在建筑项目当中使用的必要性。

关键词：自动辨识技术施工管控作业计算机智能引言建筑建设项目，需要大量的人力保证建设作业的正常进行，因此，很长一段时间内施工现场处于较为混乱的状态。

在这样的状态下，不仅施工材料、施工设备的安全受到了一定的威胁，施工作业人员的个人安全以及其工作范围的划定同样难以得到有效的控制。

而通过人脸以及一般图像的识别技术，能够对上述内容进行更为精确的管理，提升建设项目的管理有效率。

1 自动辨识人脸的技术在项目考勤考核中的运用价值建设项目人力管理过程中，实施最为困难的部位即为考勤管控。

现代的人力管理体系中，考勤是非常重要的内容和环节。

大部分企业以及单位包括工厂在内，由于工作的空间较为固定，进出的通道同样较为固定，因此能够实现有效的考勤管理。

与之相比，建设项目在施工进行的过程中，存在进出通道较多，作业人员的工作场景不固定等限制因素，因此很难进行有效的考勤管理。

另外建设项目的作业人员，普遍不习惯指纹等考勤的形式，这也是造成施工作业人员考勤困难的重要原因。

而自动化的AI技术，在高清摄像设备的辅助之下，能够实现自动化的人脸识别，在这一技术体系的支撑下，建设项目能够在不影响作业人员的情况下完成考勤的工作。

人脸识别有哪些应用场景

人脸识别技术凭借其高效、准确的特性，在多个领域得到了广泛的应用。

以下是一些主要的应用场景：
1.安防领域：人脸识别系统被广泛应用于监控和门禁系统，提高了安全性和便利性。

例如，在平安智慧城市、社区小区、写字楼、园区、工地等地方，人脸识别技术可以有效进行出入管理和安全监控。

2.零售业：人脸识别技术有助于零售商进行客户身份验证，从而提供个性化的购物体
验。

3.金融行业：人脸识别技术在金融服务领域如ATM机、手机银行等场景中发挥着重
要作用，不仅提高了安全性，也提升了便利性。

通过面部识别验证用户身份后，用户可以快速完成转账操作或其他金融服务。

4.教育领域：人脸识别技术可用于考勤系统和学生管理系统，提高管理效率。

例如，
学校可以通过识别学生的脸部特征来记录出勤情况，方便教学管理。

5.旅游行业：在景区门票、酒店入住等场景，人脸识别技术可以提高服务质量和效
率，为游客带来更好的体验。

6.娱乐产业：在电影院票务系统、游戏平台等场景，人脸识别技术可以实现个性化推
荐和互动体验，提升用户满意度。

7.医疗领域：人脸识别技术可用于医院挂号、病人识别等场景，有助于提高医疗服务
质量。

此外，人脸识别技术还广泛应用于智能商业领域、海关、边检领域、智能监狱、企业智能办公领域、建筑工地等。

需要注意的是，虽然人脸识别技术带来了诸多便利，但在使用过程中也需要关注隐私保护和信息安全问题，确保合法合规地应用这一技术。

人脸识别考勤解决方案

人脸识别考勤解决方案一、引言人脸识别技术是一种通过分析和识别人脸特征来辨认身份的技术。

随着科技的不断进步和应用场景的不断拓展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，其中之一就是考勤系统。

传统的考勤方式存在一些缺陷，如易造假、效率低下等问题，而人脸识别考勤解决方案能够有效地解决这些问题，提高考勤的准确性和效率。

二、背景传统的考勤方式主要是通过刷卡、指纹等方式进行，但这些方式存在一些弊端。

刷卡易被他人代打卡，指纹容易受到环境和手指状态的影响，导致识别率不高。

而人脸识别技术可以通过对人脸进行高精度的识别，准确判断员工的身份，避免了传统考勤方式的弊端。

三、人脸识别考勤解决方案的优势1. 高准确性：人脸识别技术能够通过对人脸特征的分析和比对，实现高准确性的识别，减少误判率。

2. 高效率：人脸识别考勤解决方案可以快速地完成人脸识别，减少了排队等待的时间，提高了考勤的效率。

3. 防伪造：人脸识别技术具有较高的抗伪造能力，避免了刷卡考勤容易被他人代打卡的问题。

4. 方便易用：人脸识别考勤解决方案无需携带任何物品，只需站在摄像头前进行人脸扫描即可完成考勤，方便快捷。

四、人脸识别考勤解决方案的实施步骤1. 硬件设备准备：购买高质量的人脸识别摄像头，确保摄像头具备较高的分辨率和识别速度。

2. 系统部署：搭建人脸识别考勤系统，包括人脸特征提取、比对算法的开辟和集成，以及数据库的建立和管理。

3. 数据采集：通过摄像头采集员工的人脸图象，并将其存储在数据库中作为参考样本。

4. 算法优化：对人脸识别算法进行优化，提高其准确性和速度，确保在大规模考勤场景下也能够满足需求。

5. 系统测试：对人脸识别考勤系统进行全面测试，包括准确性、稳定性、鲁棒性等方面的测试。

6. 上线应用：将人脸识别考勤系统应用到实际的考勤场景中，对员工进行人脸识别考勤，记录考勤数据。

五、人脸识别考勤解决方案的应用场景1. 公司企事业单位：人脸识别考勤系统可以应用于公司、企事业单位的考勤管理，提高考勤的准确性和效率。

人脸识别技术对考勤管理的影响

人脸识别技术对考勤管理的影响随着科技的快速发展，人脸识别技术逐渐应用到各个领域中，其中就包括考勤管理。

人脸识别技术通过对员工面部特征的识别和比对，实现了高效、准确的考勤管理。

本文将探讨人脸识别技术对考勤管理的影响。

一、提升考勤效率传统的考勤方式多为刷卡或使用指纹识别，这需要员工一个个进行操作，不仅耗时，还容易出现刷卡遗漏或者帮刷的情况。

而人脸识别技术可以实现快速、自动化的考勤，员工只需站在设备前方，系统即可自动识别并记录考勤信息，大大提高了考勤效率。

二、增强考勤精确度人脸识别技术通过分析人脸的细微特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，可以准确地辨别每个员工的身份。

相比传统的刷卡或指纹识别，人脸识别技术更难被冒用，极大地增强了考勤的精确度。

即便员工尝试使用他人的脸部特征进行考勤，也能被系统及时发现和纠正，提高了考勤管理的可靠性。

三、减少作弊行为在传统的考勤方式中，存在一些员工通过帮刷卡或者代签的方式进行作弊。

而人脸识别技术的应用，则能够有效遏制这类作弊行为的发生。

因为每个员工的脸部特征都是独一无二的，无法被他人冒用，这就消除了其他人代签或帮刷的可能性，使考勤管理更加公正合规。

四、提供数据统计和分析人脸识别技术应用于考勤管理系统后，可以自动生成员工的考勤记录，并提供相关的数据统计和分析功能。

系统可以准确记录每位员工的上班时间、下班时间、迟到次数、早退次数等信息。

通过对这些数据的统计和分析，管理者可以更好地了解员工的工作态度和工作情况，为公司的管理决策提供依据。

五、改善员工体验相比传统的考勤方式，人脸识别技术更加智能、便捷，员工只需站在设备前方即可完成考勤。

无需携带卡片或记住密码，减轻了员工的负担，提高了工作效率。

此外，人脸识别技术还可以应用于智能门禁系统，员工进出公司或者办公区域时无需再携带通行卡或者使用钥匙，更加方便快捷。

六、加强安全保障人脸识别技术通过对员工的面部特征进行识别和比对，可以准确确认员工的身份信息。

人脸识别技术的远距离应用指南

人脸识别技术的远距离应用指南近年来，人脸识别技术得到了广泛的应用和发展，它不仅仅在安全领域起到了重要的作用，还在其他领域展现了巨大的潜力。

特别是在远距离应用方面，人脸识别技术正在逐渐发展壮大，成为许多行业的重要工具。

本文将为您介绍人脸识别技术的远距离应用指南。

首先，人脸识别技术在远距离视频监控领域具有广泛的应用。

通过在摄像头中嵌入人脸识别算法，可以对视频中出现的人脸进行实时的识别和分析。

这对于监控中心来说是非常有价值的，可以快速识别出不良分子，防止各类违法活动的发生。

同时，在公共场所的安全监控中，人脸识别技术也能够帮助安保人员在远距离情况下准确地辨识身份，提高安全性。

其次，人脸识别技术在远程门禁控制方面也有重要作用。

传统的门禁系统需要通过刷卡或输入密码进行认证，但这种方式不够安全，并且容易被盗用或遗忘。

而利用人脸识别技术，门禁系统可以快速识别进出人员的身份，并与数据库进行比对。

人脸识别技术的远距离应用，使得用户在不接触任何设备的情况下，就能够实现安全、便捷的进出门禁系统，提升了整体的安全性能。

除了安全领域，人脸识别技术还在商业领域有广泛的远距离应用。

在零售业中，通过人脸识别技术可以实现智能购物体验。

顾客在进入商店时，系统将自动识别其身份和消费习惯，并提供个性化的服务和推荐。

而在金融行业，人脸识别技术的远距离应用可以帮助银行进行远程身份认证，避免了传统身份证明方式中的麻烦和风险。

此外，人脸识别技术的远距离应用还可以改善医疗和教育领域的工作效率。

在医疗方面，通过人脸识别技术，医生可以远程查看病历，识别患者身份，提供精准的医疗服务。

在教育领域，人脸识别技术可以帮助学校进行远程考勤和监控，减轻教师工作负担，提高学校管理效率。

然而，人脸识别技术的远距离应用也面临一些挑战和风险。

首先，技术本身的精度和速度仍然需要进一步提高。

在远距离应用中，由于环境光线、角度和遮挡等因素的影响，人脸识别系统可能面临更大的困难。

人脸识别技术在建筑施工安全中的应用

人脸识别技术在建筑施工安全中的应用随着社会的不断发展，建筑施工行业也越来越重视施工安全。

传统的安全管理方式已经越来越难满足工地的管理需求，因此，各种新型技术应运而生。

其中，人脸识别技术在建筑施工安全中的应用已经越来越广泛。

一、人脸识别技术的基本概念人脸识别技术是指通过计算机视觉、模式识别等领域的技术手段对人物面部特征进行识别和辨别的技术。

它可以在人员进入场所、出入口、通道等地方实时识别人脸，对人员的身份信息进行自动化辨别和核对，从而实现现场的安全管理。

二、 1. 出入口安全管理在建筑施工现场，很多重要场所、设备等地方需要定期进行巡检。

这些巡检中需要记录下巡检员的身份信息和巡检时间。

传统的人工方法费时费力，而且容易出现纰漏。

利用人脸识别技术，可以实现巡检记录的自动化，提高安全管理的效率和准确性。

2. 施工队员管理人脸识别技术也可做为对施工队员进行管理的一种手段。

通过人脸识别终端，可以记录下每名施工人员的出勤情况、加班信息，并自动进行统计，从而对施工队员的工作量和工作质量进行科学的评估。

3. 物品管理在建筑施工现场，很多设备和工具需要严格管理。

传统的管理方式存在不安全因素。

采用人脸识别技术，可以在出入口等重要场所安装终端设备，保证服从设备或物品的管理和使用。

4. 安全防范利用人脸识别技术，可以对施工现场的危险源进行实时监控。

一旦出现危险情况，系统会立即自动发出警报，提醒工作人员及时处置。

5. 施工进度管理对于建筑施工来说，精准判断施工时间非常重要。

利用人脸识别技术，可以实时记录下施工队员的身份信息、作业时间等，从而对施工进度进行实时监控和管理。

三、人脸识别技术应用的优势1. 提高管理效率人脸识别技术可以有效提高建筑施工管理的效率。

它可以自动化巡检记录、管理巡检人员、物品管理和安全防范等工作，从而减少了管理人员的工作量和疏漏，提高了建筑施工的管理效率和质量。

2. 提高管理准确性人脸识别技术可以准确识别身份信息。

建设工程施工现场关键岗位人员到岗履职人脸识别管理试行办法

建设工程施工现场关键岗位人员到岗履职人脸识别管理试行办法建设工程施工现场关键岗位人员到岗履职人脸识别管理试行办法第一章总则第一条(目的和依据) 为规范建设工程施工现场关键岗位人员管理，确保建设工程质量和安全生产，根据住建部《建筑施工企业负责人及项目负责人施工现场带班暂行办法》(建质〔2020〕111号)和有关法律、法规、标准等规定，结合本市实际，制定本办法。

第二条(适用范围) 本市各类新建、改建、扩建的房屋建筑工程和市政基础设施工程的施工现场关键岗位人员到岗履职人脸识别适用本办法。

第三条(关键岗位人员) 施工项目部关键岗位人员是指项目负责人(项目经理)、项目技术负责人、专职安全员、质量员、施工员、机械员;监理项目部关键岗位人员是指总监理工程师、专业监理工程师、专业监理员。

第四条(考勤时间) 本细则规定的考勤时间为关键岗位人员在岗履职的基本考核要求，各项目关键岗位人员根据法律法规要求须在岗履职的按相关规定执行。

第五条(配备标准) 施工项目部、监理项目部岗位人员配备标准按照相关规定执行。

第二章人脸信息采集与考勤第六条(信息录入) 施工现场必须在监督机构召开的首次监督会议时完成关键岗位人员信息录入工作。

施工现场关键岗位人员人脸录入时，应本人到场，携带本人第二代身份证录入个人人脸信息。

第七条(人脸考勤) 施工现场关键岗位人员日常考勤通过“上海市住房和城乡建设管理委员会官方微信小程序”中的人脸识别来实现。

第八条(考勤起止) 项目部关键岗位人员考勤起止时间，从首次监督会议召开后的第二天开始，到项目完成合同约定的工作内容，安全生产标准化竣工确认为止。

第九条(停工规定) 停工必须将《停工报告》报监督机构，在关键岗位人员人脸识别考勤系统设置后方能停止人脸识别考勤。

复工前需现场检查符合开工条件，并经建设单位、监理单位确认后报监督机构，恢复人员考勤。

第十条(请假规定) 项目部关键岗位人员因事请假一周以内的，需事先安排好工作，报建设单位同意;因特殊情况需要连续请假一周以上的，应事先安排具备同等证书或资格的人员顶岗，并提交暂不到岗履职请假申请，经建设单位书面同意后报监督机构备案。

人脸识别考勤系统方案

人脸识别考勤系统方案近年来，随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐应用于各个领域，其中包括考勤系统。

传统的考勤方式存在一些问题，例如考勤卡被遗忘、顶卡等不正当行为，而人脸识别考勤系统的出现为解决这些问题提供了一种新的方案。

本文将讨论人脸识别考勤系统的方案，并分析其优势和应用。

一、系统概述人脸识别考勤系统是一种基于人脸特征的自动化考勤系统，通过识别员工的面部特征完成考勤工作。

系统采用先进的人脸识别算法，通过摄像头获取员工的面部图像，经过比对和验证后确定其身份信息。

系统设计精巧，操作简便，可以在不干扰员工正常工作的情况下准确记录并统计考勤数据。

二、系统组成人脸识别考勤系统主要由硬件设备和软件平台两部分组成。

1. 硬件设备人脸识别考勤系统的硬件设备由以下几个部分组成：- 摄像头：用于捕获员工的面部图像，一般建议使用高清摄像头以确保图像清晰度。

- 服务器：用于存储和处理人脸识别算法，保证系统的高效运行。

- 终端设备：包括考勤机、门禁设备等，用于员工考勤的实际操作。

2. 软件平台人脸识别考勤系统的软件平台包括以下几个方面：- 人脸识别算法：采用先进的人脸特征提取和比对算法，确保对员工身份的准确判断。

- 数据管理系统：用于存储和管理员工的考勤数据，包括考勤记录、加班情况等。

- 用户界面：提供友好的图形界面，方便员工进行考勤操作和查询。

三、系统优势相比传统的考勤方式，人脸识别考勤系统具有以下几个显著的优势：1. 高识别准确率：人脸识别算法经过多年的研发和优化，准确率较高。

即使员工换了发型、化了妆，系统仍然能够准确辨识员工的身份。

2. 高安全性：每个人的人脸特征都是独一无二的，相比传统的考勤卡等物理凭证更难被冒用。

同时，系统支持活体检测功能，确保在考勤过程中不能使用照片等非真实的信息进行识别。

3. 实时性和准确性：人脸识别考勤系统能够实时获取考勤数据，并将其准确记录在系统中。

这样不仅能提高考勤的及时性，还能减少人为错误的发生。

基于人脸识别技术的考勤系统应用研究

基于人脸识别技术的考勤系统应用研究随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域的应用也越来越广泛。

其中，基于人脸识别技术的考勤系统在企业和学校中得到了越来越多的应用。

本文将探讨基于人脸识别技术的考勤系统的应用研究。

一、什么是基于人脸识别技术的考勤系统？基于人脸识别技术的考勤系统是利用计算机视觉、模式识别、人工智能等技术手段，通过采集、识别员工的面部特征信息，自动完成考勤记录、统计、分析等工作的系统。

相对于传统的考勤方式（刷卡、指纹），基于人脸识别技术的考勤系统具有更高的准确性和便捷性。

二、基于人脸识别技术的考勤系统的优势1. 准确性高基于人脸识别技术的考勤系统是通过对员工的面部特征进行识别来确定员工的身份信息。

相对于传统的刷卡、指纹考勤方式，人脸识别技术具有更高的精度和准确度，减少了误差率，确保了考勤数据的准确性和可靠性。

2. 安全性高基于人脸识别技术的考勤系统采用的是非接触性的认证方式，相对于传统的卡片、指纹等方式，更加安全，避免了卡被盗刷、指纹被抄袭等问题。

3. 便捷性高基于人脸识别技术的考勤系统不需要员工携带任何物品进行考勤，只需要面部特征信息进行识别，更加便捷快捷。

4. 数据统计精准基于人脸识别技术的考勤系统可以自动统计员工的考勤记录，避免了人工统计的繁琐和错误，数据统计更加精准。

三、应用案例1. 企业应用目前，基于人脸识别技术的考勤系统在企业中应用较为广泛，主要应用于工厂、办公室、门店等场所。

通过系统自动采集员工的考勤记录，实现考勤数据的实时记录和统计，方便企业管理人员对员工的出勤情况进行监控和评估。

2. 学校应用基于人脸识别技术的考勤系统也逐渐应用于学校考勤管理中。

系统自动采集学生的出勤记录，并在学生家长和学校管理人员之间进行实时数据共享，方便家长了解学生的考勤情况，同时也为学校的日常管理提供了便利。

四、未来研究趋势随着科技的不断发展，基于人脸识别技术的考勤系统也会不断升级和完善。

未来，可以将体温检测和口罩佩戴情况等信息与人脸识别技术相结合，构建更加全面的考勤管理系统，为企业和学校管理提供更加科学的便利。

人脸识别算法在考勤系统的应用

人脸识别算法在考勤系统的应用①王治强, 孙晓东, 杨　永, 孙　鹏(大连东软信息学院智能与电子工程学院, 大连 116023)通讯作者: 王治强摘　要: 深度学习与大数据技术的相遇, 促使人脸识别技术在精度上已经达到很高水平, 然而在实际应用场景中, 尤其在复杂背景、移动中以及自然状态下的人脸识别, 还没有达到令人满意的效果. 针对人脸识别在考勤应用中的问题进行算法设计与改进, 提出递归最小窗口算法, 对M:N 多人脸识别场景下人脸跟踪算法进行优化设计, 通过多角度采样提高识别精度和识别鲁棒性, 并在人脸考勤系统中进行应用实现与验证, 取得多人同步3 s 内完成考勤的成绩, 在用户体验上获得了较明显的提升.关键词: 人脸识别; 人脸跟踪; M:N 识别; 多角度人脸识别引用格式: 王治强,孙晓东,杨永,孙鹏.人脸识别算法在考勤系统的应用.计算机系统应用,2021,30(1):89–93. /1003-3254/7755.htmlApplication of Face Recognition Algorithm in Attendance SystemWANG Zhi-Qiang, SUN Xiao-Dong, YANG Yong, SUN Peng(School of Intelligence and Electronic Engineering, Dalian Neusoft University of Information, Dalian 116023, China)Abstract : The encounter between deep learning and big data technology has prompted face recognition technology to achieve a high level of accuracy. However, in actual application scenarios, especially in complex background, moving and natural face recognition, it has not yet achieved people’s satisfactory. Aiming at the problem of face recognition in attendance system, we propose using recursive minimum window algorithm to optimize the design of the face tracking algorithm in the M:N multi-face recognition scenario, and using multi angle sampling to improve the recognition accuracy and robustness. The proposed method is implemented and verified in the face attendance system. Achievement of multi-person synchronization within 3 seconds is achieved, and the user experience has been significantly improved.Key words : face recognition; face tracking; M:N recognition; multi angle face recognition随着深度学习的飞跃发展, 人脸识别技术趋于成熟, 被广泛应用于企业、学校、机构等各种考勤场景.使用人脸识别进行考勤克服了传统IC 卡考勤易忘、易替代的缺陷, 也比指纹考勤更方便卫生, 易被用户所接受[1]. 然而, 现今的人脸识别考勤系统普遍识别速度慢, 在早晚高峰的时候排队考勤成为常事, 并且考勤的时候头部要摆的很端正才可以识别成功, 因此, 用户体验并没有达到令人满意的程度[2].本文针在系统设计上对现今人脸考勤系统存在的速度慢、只能逐人识别不能群识别、需要摆正头部体验不自然等缺陷进行改善, 实现体验自然的人脸识别考勤系统.1 人脸识别算法解析在人脸识别应用中, 涉及到的人脸识别相关算法主要包括人脸检测、人脸跟踪以及人脸匹配3方面[3].由于大数据技术与深度学习的结合, 使得人脸识别在精度和鲁棒性方面得到很大的提高[4], 然而由于人脸的计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(1):89−93 [doi: 10.15888/ki.csa.007755] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 收稿时间: 2020-06-05; 修改时间: 2020-06-30; 采用时间: 2020-07-10; csa 在线出版时间: 2020-12-31非刚性特点和角度等多种因素的影响, 在实际应用场景中并没有达到令人满意的效果, 尤其是在移动中和人的自然状态下多角度人脸识别还存在诸多难点和挑战[5,6]. 此外, 由于人脸跟踪抓拍算法差异较大, 导致人脸识别算法的运行效率和匹配效果产生了较大差异.有的研究中通过分布式技术, 采用服务器机群解决速度提升[7], 虽然有一定成效, 但成本巨大, 难于推广.本文针对考勤场景中的人脸识别算法进行了多种实验与探索, 最终归结出导致在实际应用场景中效果不佳的最核心的问题主要有两方面: 一是要解决人脸的跟踪, 尤其在M:N模式下的多人脸跟踪问题; 二是多角度人脸的精确匹配问题. 由于人脸精确匹配的运算量极大, 如果对图像进行逐帧的特征提取及匹配运算, 在普通处理器的计算能力下是无法满足的. 另一方面, 运动中人脸的角度变幻莫测, 若采用逐帧匹配, 在角度不佳情况下漏识率会大大提高[8]. 因此, 本文重点关注这两点问题, 优化人脸跟踪算法降低实时图像处理运算量, 同时在跟踪过程中捕捉最佳角度和图片质量的人脸图像, 从而提高精确匹配成功率[9,10].此外, 提出多角度采样的方法提高自然状态下人脸识别通过率. 在人脸识别考勤系统中进行实现和验证, 实验证实这样的解决方案提高了人脸识别的速度与识别通过率.2 人脸识别算法设计2.1 人脸跟踪算法人脸跟踪算法主要有3种: 基于模型匹配的跟踪、基于区域匹配的跟踪和基于特征匹配的跟踪[11].在实际应用中基于特征匹配的方法使用较为广泛, 如Azarbayejani等提出的递归估计算法[12]和清华大学的艾海舟等采用的基于人脸检测的跟踪算法[13]. 但是在多人脸跟踪情况下, 如何降低人脸检测中的负荷以及如何保证后进入摄像机视野的人脸被快速检测仍然是研究的重点.本文的人脸跟踪算法属于特征匹配, 是在递归估计算法思想基础上进行改进, 提出一种递归最小检测窗口的方法(Recursion Minimum Window, RMW)降低人脸检测的负荷, 并进行多线程扩展, 从而实现多人脸同步跟踪. 本文采用的人脸检测算法是的基于模板的方法, 该方法鲁棒性较好, 检测运算量与图像像素大小成正比[14]. RMW方法工作原理就是尽可能缩小人脸检测的范围, 从而提升处理速度. 具体处理方法为, 根据人脸尺寸和运动速度预测目标在下一帧中最大可能的运动范围, 也就是包含目标物体在内的最小图像, 然后基于预测的目标范围裁剪图像, 作为人脸检测算法的输入. 如此便可以在图像输入到人脸检测模块之前极大的裁剪掉无效图像, 提升目标检测的效率和准确性.如图1所示为RMW方法工作原理.原始图像剪裁图像人脸检测RMW 预处理器预测当前帧最小窗口图1 RMW方法原理图W,H W′H′V RσRMW算法对单人脸检测跟踪处理速度提升计算公式如式(1)所示, 为原始图像的宽高, 和为最小预测窗口的宽高, 为人脸移动速度, 为视频图像的帧率, 为常量. 由公示可见, 速度提升倍数约为原始图像面积和人脸边框面积的比值. 即人脸在图像中尺寸越小, 则跟踪速度越快.RMW算法的整体处理流程如图2所示. 首先根据上一帧跟踪状态预测当前帧最小检测窗口, 如果是起始帧则窗口初始化为整幅图像, 然后根据最小窗口剪裁图像, 调用人脸检测算法检测人脸并根据人脸信息更新跟踪状态, 如此循环跟踪直到退出.开始预测当前帧最小检测窗口根据预测窗口剪裁图像对图像进行人脸检测更新人脸跟踪状态退出？否是结束图2 RMW算法处理流程多人脸同步跟踪情况下, 对RMW算法进行多线程设计, 每张人脸使用独立线程跟踪, 多人脸跟踪的处理线程模型如图3所示. 结构上包含全幅人脸检测线程和RMW人脸跟踪线程两部分, 全幅检测线程执行周期较长, 可以间隔多个图像帧执行一次, 为发现新进计算机系统应用2021 年第 30 卷第 1 期入摄像机视野的人脸做整幅图像的人脸检测, 一旦检测到新人脸, 则启动RMW 跟踪线程对人脸进行跟踪,RMW 跟踪线程检测目标丢失的时候则退出, 全幅检测线程发现新人脸则继续添加新的跟踪线程, 从而持续维护跟踪列表.全幅人脸检测全幅人脸检测添加跟踪线程添加跟踪线程RMW 人脸跟踪(人脸#n)RMW 人脸跟踪(人脸#m)RMW 人脸跟踪(目标#m)目标丢失跟踪结束图3 多人脸跟踪线程模型从摄像机获取一帧实时图像, 采用RMW 算法预测截取最小检测窗口, 然后调用人脸识别库检测人脸,更新跟踪列表并计算人脸角度、速度、图像质量等状态信息, 通过线程池方式并发执行跟踪处理, 并在一帧检测的开头和结束进行线程同步. 具体一帧图像的检测跟踪的详细流程图如图4所示.一帧跟踪开始一帧跟踪结束多线程实现判断删除条件并删除人脸启动 RMW 线程调用颜行人脸库进行人脸比对确定最相似人脸判断人脸检测数量根据 RMW 算法预测最小窗口从帧图像中截取窗口图像调用颜行人脸库检测人脸根据检测结果更新跟踪列表从摄像头获取图像帧从跟踪列表获取一张人脸的跟踪信息 (尺寸、位置、速度等)图4 RMW 人脸跟踪处理详细流程图2.2 多角度人脸匹配精度优化自然状态下的人脸被摄像机捕捉到的角度与状态存在各种可能, 传统多角度人脸识别算法有很多种, 如线性判别分析(LDA)、主成分分析(PCA)、回归函数法等[15,16]. 然而在实际应用中, 在采集人脸信息环节并不容易实现. 为了让用户体验更加自然, 本文在人脸采集的时候对采集角度做了扩展, 每张脸采集: 正中、偏上、偏下、偏左、偏右5张照片. 在精确匹配的时候根据抓拍人脸的当时状态完成匹配, 同时加上人脸角度的约束条件, 则会使匹配结果更加精确. 人脸采集的图样如图5所示.图5 人脸多角度采集3 人脸考勤应用系统设计3.1 系统功能需求本文所设计的人脸识别考勤系统主要包含如下几方面功能:1) 用户管理功能: 采集用户的人脸信息, 还有对员工信息的增、删、改、查管理功能;2) 人脸识别功能: 采用实时M:N 的方式进行多人脸同步识别, 支持多人同时考勤, 并支持人脸大角度识别, 增强用户体验;3) 考勤管理功能及其他: 包含员工考勤管理、数据统计、考勤设置、考勤语音提示和系统设置功能.3.2 系统软件设计.人脸识别验证功能是本系统的核心功能, 系统使用第三方颜行人脸识别库实现人脸检测与匹配, 软件模块图如图6所示. RMW 人脸跟踪以及人脸匹配的应用算法在人脸跟踪识别模块中实现, 调用颜行Facevall lib 实现人脸检测与匹配. 调用Speech lib 实现语音提示功能.2021 年第 30 卷第 1 期计算机系统应用GUI 用户界面人脸考勤管理人脸跟踪匹配模块Camera LibFacevall LibSpeech LibDatabase数据库业务逻辑用户管理考勤记录报表统计系统设置图6 系统软件结构框图4 系统实现4.1 系统硬件实现为满足计算性能要求, 考勤终端硬件设计采用X86架构CPU 为Intel i7-8550u, RAM 为8 GB 的工控机为主控单元, 使用1080P 帧频30 fps 的高清摄像机采集人脸图像, 外接触摸屏等人机交互外设.4.2 系统软件实现软件开发基于Windows C# Visual Studio 开发环境, 依据面向对象设计思想, 采用多线程方式, 实现了用户界面、图像采集、人脸跟踪和检索算法、考勤管理和网络通信等功能. 软件界面基于WPF 窗体设计,采用C#5新特性async await 关键字和lambda 表达式方便地实现多线程异步执行, 提升系统并行效率. 在多线程并发执行方面, 用线程池技术实现多线程并发处理. 数据存储采用MySQL 数据库. 考勤终端与数据库采用C/S 架构, 支持多终端同步运行, 多终端同步考勤.人脸考勤界面采用单独的窗口, 实现效果图如图7所示. 人脸考勤成功后会记录数据库, 保存考勤时人脸照片, 用于考勤记录查询及统计报表功能.图7 人脸考勤界面人脸信息采集窗口如图8所示, 采集上下左右及正中5张人脸照片.5 系统测试针对人脸识别在实际应用中的效果, 从两方面验证算法性能, 一方面是处理每个图像帧的时间效率, 另一方面从实际应用的效果, 即识别通过率进行测试.图8 人脸信息采集界面5.1 图像帧处理效率测试为测试人脸跟踪与识别算法的效率, 对一分钟1800帧视频图像进行识别, 统计平均每帧图像的处理时间. 为检验RMW 人脸跟踪算法性能, 与不使用RMW 算法, 即与每帧图像都全幅检测的普通跟踪算法相对比, 计算RMW 算法在处理效率方面的效果. 测试视频中人脸移动速度较慢, 小于0.5 m/s, 分别在不同人数和距离情况下测试了多组数据.如图9所示, 从测试结果可以看出, RMW 算法大大降低了每帧图像的平均处理时间, 效率提升很明显,为普通算法的两倍以上, 并且人数越少效果越明显. 另外, 从RMW 算法的两组数据可以看出, 人脸距离摄像机的距离对处理时间的影响也很大, 因为距离越远, 人脸所占像素越小, 检索与匹配的计算量也越小.1234同时识别人脸数量普通算法 (1 m)RMW 算法 (1 m)普通算法 (2 m)RMW 算法 (2 m)5678910图9 人脸数与每帧处理时间曲线图5.2 人脸识别通过率测试为检验人脸识别实际应用的通过率, 使用1000人共5千张人脸的人脸检索库, 测试从单人到6人同时考勤效果. 运动状态包括静止、缓慢行走(0.5 m/s)、正常速度行走(1 m/s). 测试结果记录识别时间和漏识次数. 时间记录从距离摄像机3 m 开始计时到识别到人脸后屏幕提示姓名为止的时间.计算机系统应用2021 年第 30 卷第 1 期测试结果如图10所示, 静止状态下识别率都达到100%, 人数的增加和移动速度的加快都会降低识别通过率, 平均识别时间会随人数增加而增加. 漏识的主要原因是由于人脸移动速度快的情况下, 还没等到系统捕捉到高质量的图像, 人就已经走过去了, 并且人数越多, 捕捉人脸需要的时间就越长, 从而导致漏识几率增大.1234同步识别人数静止通过率静止识别时间慢行通过率慢行识别时间常速行通过率常速行识别时间56图10 识别通过率和平均识别时间结果图5.3 自然状态下人脸识别测试为测试人脸检索库引入正中和上下左右5张人脸图片的效果, 对缓慢行走状态下人脸识别通过率进行测试, 分别对人脸角度为正中、偏左、偏右、偏上、偏下5种状态进行测试. 测试结果如表1所示.表1 单张采集与多张采集识别通过率对比(单位: %)采集数正中偏上偏下偏左偏右平均单张1007095808586多张100901001009597由测试结果可见, 采集多角度采集的情况与单张采集情况相比, 除了正中角度外, 其余4个角度都有明显提升, 平均通过率提升11%, 可见该方法在实际应用中是切实有效的.6 结论本文在人脸识别考勤系统的设计中引入RMW跟踪算法, 提高了多人脸同步跟踪的效率, 并通过采集正中、上下左右5张人脸照片的方式增强自然状态下人脸识别通过率, 取得了较有成效的实际应用效果. 但在同时考勤人数大于4的时候, 由于处理性能和摄像机图像质量下降的原因, 会导致漏识率明显增高. 然而, 对于一般应用场景, 本文的算法基于现有人脸识别库、普通处理器以及相机条件下, 已经可以达到实际应用需求.如要进一步提高应用效果, 除了继续优化算法, 还可以从提高处理器性能和采用高速相机角度进行解决.参考文献李雄, 文开福, 钟小明, 等. 基于深度学习的人脸识别考勤管理系统开发. 实验室研究与探索, 2019, 38(7): 115–118.[doi: 10.3969/j.issn.1006-7167.2019.07.027]1景晨凯, 宋涛, 庄雷, 等. 基于深度卷积神经网络的人脸识别技术综述. 计算机应用与软件, 2018, 35(1): 223–231.2Kan MN, Wu JT, Shan SG, et al. Domain adaptation for face recognition: Targetize source domain bridged by common subspace. International Journal of Computer Vision, 2014, 109(1): 94–109.3Kim M, Kumar S, Pavlovic V, et al. Face tracking and recognition with visual constraints in real-world videos.Proceedings of 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Anchorage, AK, USA. 2008. 1–8. 4Rencher AC, Christensen WF. Methods of Multivariate Analysis. 3rd ed. New York: Wiley, 2012.5Zhao W, Chellappa R, Phillips PJ, et al. Face recognition: A literature survey. ACM Computing Surveys, 2003, 35(4): 399–458. [doi: 10.1145/954339.954342]6王昱, 阎苹, 丁明跃. 一个快速人脸识别系统. 计算机与数字工程, 2004, 32(3): 16–18. [doi: 10.3969/j.issn.1672-9722.2004.03.006]7张涛, 蔡灿辉. 基于多特征Mean Shift的人脸跟踪算法. 电子与信息学报, 2009, 31(8): 1816–1820.8Zheng YY, Yao J. Multi-angle face detection based on DP-Adaboost. International Journal of Automation and Computing, 2015, 12(4): 421–431. [doi: 10.1007/s11633-014-0872-8]9高修峰, 张培仁, 李子青. 人脸图像质量评估标准. 小型微型计算机系统, 2009, 30(1): 95–99.10伊昭荣, 郑豪, 岳国宾. 人脸跟踪技术综述. 福建电脑, 2012, 28(11): 7–9, 15. [doi: 10.3969/j.issn.1673-2782.2012.11.005]11Azarbayejani A, Horowitz B, Pentland A. Recursive estimation of structure and motion using relative orientation constraints. Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. New York, CA, USA. 1993.294–299.12梁路宏, 艾海舟. 基于人脸检测的人脸跟踪算法. 计算机工程与应用, 2001, 37(17): 42–45. [doi: 10.3321/j.issn:1002-8331.2001.17.016]13梁路宏, 艾海舟, 何克忠, 等. 基于多关联模板匹配的人脸检测. 软件学报, 2001, 12(1): 94–102.14林宇生, 王建国, 杨静宇. 一种对角LDA算法及其在人脸识别上的应用. 中国图象图形学报, 2008, 13(4): 686–690.[doi: 10.11834/jig.20080415]15李春明, 李玉山, 张大朴, 等. 多角度不同表情下的人脸识别. 计算机科学, 2006, 33(2): 223–224, 229. [doi: 10.3969/j.issn.1002-137X.2006.02.063]162021 年第 30 卷第 1 期计算机系统应用。

人脸识别考勤情况的汇报(最新)

关于人脸识别考勤情况的汇报今年我所根据建设工程施工现场关键岗位人员到岗履职人脸识别管理试行办法》（沪建质安[20xx]347号）文件及委相关工作要求，对人脸识别考勤情况开展执法工作，工作内容主要包括项目经理及总监理工程师人脸识别考勤、项目关键岗位人员小程序变更手续等。

现将工作情况汇报如下：一、基本情况全区已参加人脸识别考勤项目226个，参加考勤人员1024人，全区项目月综合到岗率平均值从一月33%提升至7月50%。

根据市总站提供的最新5月人脸考勤情况的通报，我区综合到岗率较低的'项目24个，项目经理或总监理工程师未参加考勤项目35个。

二、工作开展情况（1）市总站人脸识别考勤线索处置情况根据市总站提供的人脸识别考勤线索(1-5月），我所对相关项目及人员开展梳理、调查、处置工作。

截止目前，共梳理信息301项(其中移交安质监站138项），我所已完成整改闭合101项（其中立案查处6起6人、约谈相关人员63人），调查取证处理中38项，正核对信息中24项。

（2）市人脸识别考勤小程序APP案件处置情况市人脸识别考勤小程序APP内49件案件，通过梳理涉及我所2件，均已约谈相关项目经理、总监，相关人员已积极整改、正常考勤。

（3）项目关键岗位人员小程序人员变更情况截止目前，共处理项目关键岗位人员小程序人员变更申请63次。

三、存在主要问题（1）关键岗位人员考勤率低的问题一是关键岗位人员不够重视到岗考勤工作，缺乏责任意识。

认为一天两次的打卡考勤过于繁琐，往往有的人员就完成了一天一次的打卡，部分管理人员仍停留在做好纸质带班资料阶段，实际施工现场在岗时间不足，无法按时按量完成考勤打卡。

二是建设单位监管力度不足。

多数项目建设单位对考勤工作监管力度不足，缺乏督促落实和日常检查工作，发现问题也未报告我所。

项目经理或项目监理工程师若只录入了一人，则整个项目已录入人员均无法正常考勤，导致项目综合到岗率为0。

（3）部分项目存在考勤作弊现象部分项目关键岗位人员不按规定到岗考勤，却使用照片、视频或虚拟定位软件，委托他人代其进行考勤，个别作弊人员被市人脸识别后台数据库发现，通报我区处理。

工地人脸识别身份认证方案

工地身份验证系统解决方案深圳市科葩信息技术有限公司目录1.前言22．方案主旨33．技术介绍34.技术实现图45.功能特点46.系统架构图57.配置清单58.公司简介69.售后服务条款61.前言建筑行业是一个安全事故多发的行业。

目前，工程建设规模不断扩大，工艺流程纷繁复杂，如何搞好现场施工现场管理，控制事故发生频率，一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点。

自从工地人脸身份验证实施以来，不管是对工地人员身份验证，还是安全管理都发挥了极大地作用。

工地原有的考勤模式为人工模式，即下属部门配备相关人员进行手工考勤，员工上下班时，到该人员处进行考勤登记。

此考勤模式不仅效率极低，准确率也低，还会出现因为人情关系影响考勤结果的情况出现。

这些都严重制约公司的发展，也与公司现代化的生产环境形成明显的反差。

为了改变目前工地安全管理现况，掌控工地人员的数量，人员的信息，有必要运用安全管理系统分析的方法。

因此，科葩推出了工地人脸识别身份验证解决方案，为工地出入口安全服务提供了全新可靠地安全解决方案。

2．方案主旨科葩工地人脸识别考勤系统的应用，可实时查询建筑工地关键岗位人员考勤情况；关键岗位人员是否一人多岗情况及关键岗位人员身份管理；政府住建厅及项目质量监管部门远程对建设工地安全生产进行监督；从而使建筑工地实现安全运营管理，规范建筑市场行为，落实建设各方主体责任，有效预防重大事故的发生。

通过人脸识别可以将信息实时上传至公安网，防止在逃犯人混进工地。

3．技术介绍科葩X-Face V3.0人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

用双CMOS摄像头采集含有人脸的图像，并自动进行人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。

4.技术实现图5.功能特点1、提高了工地的安全等级，保障了工地安全施工。

不仅有效的控制和掌握了工地工作人员的进出时间，避免管制时间内非法进入随带工地重要物料带来的损失，还能防止陌生人非法闯入给工地带来的威胁。

人脸识别技术在人员考勤系统中的应用技巧

人脸识别技术在人员考勤系统中的应用技巧人脸识别技术是一种基于数字图像处理和模式识别技术，用于识别图像或视频中的人脸信息并进行相应的身份验证或识别。

在现代社会中，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，其中包括人员考勤系统。

人脸识别技术在人员考勤系统中的应用，可以提高考勤管理的效率和准确性，降低人力成本，防止考勤作弊等问题。

本文将介绍人脸识别技术在人员考勤系统中的应用技巧。

一、数据采集首先，在应用人脸识别技术进行人员考勤系统时，需要进行有效的数据采集工作。

在开始使用人脸识别技术之前，需要对所有员工的面部特征进行采集，并建立相应的人脸数据库。

在数据采集时，应尽量确保员工处于最佳的环境光照条件下，并要求员工做出多种不同的表情，以增加人脸识别系统的准确度。

在数据采集过程中，采集的面部图片应当尽可能全面、清晰，并包含不同的姿态和表情。

此外，为了提高人脸识别技术的准确性，应当尽可能多地采集员工的面部信息，以充分训练人脸识别系统。

二、系统部署在进行人脸识别技术的应用时，需要选择合适的人员考勤系统，以确保系统的可靠性和稳定性。

安装和配置人脸识别系统时，应尽量避免光线不足或者过强的环境，以确保系统的正常运行。

此外，应保证摄像头的角度和位置适当，以便捕捉到员工的面部信息。

在系统部署时，还需要进行必要的网络设置和数据连接，确保人脸识别系统能够与考勤系统顺利地进行数据传输和交互，以提高考勤管理的效率和准确性。

三、准确性调试在人员考勤系统中应用人脸识别技术时，需要进行系统的准确性调试。

在调试过程中，可以分析系统所捕获的图像数据，对比系统的识别结果和实际情况，逐步调整系统参数，提高人脸识别技术的准确性和稳定性。

调试时，可以尝试不同的算法、参数设置和模型训练方法，以找到最适合自身需求的人脸识别技术方案。

此外，在实际使用人脸识别技术进行考勤管理时，还可以结合其他辅助技术，如声纹识别、指纹识别等，以提高考勤系统的安全性和稳定性。

通过多种技术的融合，可以更好地实现考勤管理的自动化和智能化。

人脸识别技术在教育考勤中的应用教程

人脸识别技术在教育考勤中的应用教程随着科技的快速发展，人脸识别技术已成为教育领域的一项重要工具。

通过利用人脸识别技术，学校可以更加高效和准确地完成学生的考勤管理工作。

本文将介绍人脸识别技术在教育考勤中的应用方法和使用教程。

一、人脸识别技术简介人脸识别技术是指通过对人脸图像或视频中的人脸特征进行提取、分析和识别，从而实现对个体身份的自动识别与确认。

它可以通过摄像头捕捉学生的面部图像，通过与数据库中已有的信息进行比对，实现学生身份的准确确认。

二、人脸识别技术在教育考勤中的优势1. 高效准确：相比传统手动考勤方式，人脸识别技术能够在短时间内完成考勤工作，并大大减少考勤误差。

2. 实时监控：通过实时监控学生的考勤情况，学校能够及时发现考勤异常情况，做出相应的处理措施。

3. 自动化管理：人脸识别技术可以与教务管理系统等其他系统进行集成，实现信息的自动同步和管理，减少人力资源的浪费。

4. 提高学校形象：引入人脸识别技术能够提升学校的科技含量和现代化形象，增加学校吸引力。

三、人脸识别技术在教育考勤中的具体应用教程以下是人脸识别技术在教育考勤中的具体应用教程，供学校参考和实施：1. 选购设备首先需要购买适用于教育考勤的人脸识别设备。

选择一款具有高性能、稳定可靠、适应不同光照条件和角度的设备，以确保准确的人脸识别结果。

2. 数据库建立建立学生人脸库是使用人脸识别技术的前提。

将学生的面部照片或视频录入数据库，并与学生的相关信息关联，包括姓名、学号等重要信息。

3. 设备安置根据学校的实际情况，合理安置人脸识别设备。

通常应将设备放置在学生到校签到的入口处，以便监控学生到校的情况。

4. 系统设置安装相应的软件系统，并进行相关设置。

包括设定识别阈值、设备联网设置、数据存储路径等。

确保整个系统能够正常运行。

5. 学生考勤学生到校时，将自己的学生证或其他身份信息与人脸识别设备进行联动。

设备会捕捉学生的面部图像，并与数据库中的信息进行比对。

如何使用人脸识别技术提高企业考勤管理效率

如何使用人脸识别技术提高企业考勤管理效率人脸识别技术是一种基于人脸生物特征的自动识别技术，近年来在企业考勤管理领域得到了广泛应用。

与传统考勤方式相比，使用人脸识别技术可以提高企业的考勤管理效率、减少人力成本，并且可以更加准确和安全地记录员工的考勤情况。

本文将介绍如何使用人脸识别技术提高企业考勤管理效率，并且探讨一些可能的挑战和解决方案。

首先，人脸识别技术可以实现无需接触的自动识别，大大减少了考勤的时间和工作量。

传统的考勤方式通常需要员工刷卡或者签到，这个过程需要耗费时间并且容易出现人为误操作。

而使用人脸识别技术，员工只需要站在设备前进行人脸扫描，系统便能够准确识别员工身份，并且自动记录考勤时间。

其次，人脸识别技术可以提高考勤记录的准确性。

人脸是每个人独有且不易模仿的生物特征，因此通过人脸识别技术可以准确辨认每个员工的身份。

相比于传统的考勤方式，使用人脸识别技术可以有效避免刷卡、签到等方式出现的漏打卡、代打卡等情况，从而减少了考勤记录中的错误和纠纷。

此外，人脸识别技术还提供了更多的数据分析和管理功能。

考勤管理系统可以通过人脸识别技术收集大量的员工考勤数据，并且可以根据需要生成各种统计报表。

这些数据报表可以帮助企业管理层及时了解员工的考勤情况，发现并解决问题。

同时，通过对考勤数据进行数据挖掘和分析，企业还可以发现一些潜在的问题和优化方案，从而提高整体的运营效率。

然而，在使用人脸识别技术提升企业考勤管理效率时，也会面临一些挑战。

首先是设备的选购和部署问题。

由于人脸识别技术需要使用特定的硬件设备，企业需要选择合适的设备，并且根据员工数量和办公场所的规模进行合理部署。

其次是隐私和数据安全问题。

在使用人脸识别技术的过程中，企业需要保护员工的个人隐私，并且要确保考勤数据的安全性，防止数据泄露和滥用的风险。

针对这些挑战，企业可以采取一些解决方案。

首先，在设备选购和部署方面，企业可以选择有经验的供应商或者专业的技术服务公司来提供咨询和支持。

人工智能时代计算机图像识别技术在建筑工程管理中的有效运用

人工智能时代计算机图像识别技术在建筑工程管理中的有效运用摘要：在人工智能时代背景影响下，信息技术的发展进程持续加快，在应用计算机图像识别技术的过程中，为其提供优良充足的条件支持。

通过应用于建筑工程施工环节，不仅可以促进施工有效提升，还能够维护施工作的安全性。

在使用计算机图像识别技术时，确保该项技术操作灵活性与实效性，能够辅助建筑工程管理工作有序进行，及时改善施工阶段的不足，实现高质量、高水准的建设目标。

关键词：人工智能时代；计算机图像识别；建筑工程；管理应用引言：对于计算机图像识别技术的应用，属于人工智能领域中的关键分支，将其作用于建筑工程项目中，促进管理工作有效落实。

从人员、质量、安全等多个方面入手，形成数字化的管控过程，使建筑工程管理水平随之提升。

一、人工智能时代下在建筑工程施工中应用计算机图像识别技术的关键价值随着社会经济的持续发展，在建筑行业的创新与转型过程中，为其带来了新机遇和新挑战。

结合所延伸的建筑企业，其数量相对较多，所形成的竞争趋势日益激烈。

随着建筑工程管理工作的开展，应对施工人员提出明确要求，使其掌握个人的职责和任务。

通过打造高效化的施工模式，结合工程项目建设质量，对其予以严格监管，使总体施工效率随之提升。

针对安全管理等方面的问题，在综合考虑的过程中，由于受到施工技术的限制，在建设条件等基础因素的影响下，针对建筑工程突发状况，采取积极、有效的应对措施，帮助企业减少不必要的成本支出。

在有效解决突发问题时，避免安全隐患问题二次出现。

在人工智能时代背景影响下，随着信息化建设进程持续加快，根据所出现的信息网络技术，可以看出其类型各不相同。

将技术应用于建筑工程中，能够在各项施工环节得以充分体现，促进施工建设作业有序进行。

结合建筑工程现场情况，在开展管理工作时，应站在全面化的角度，发挥计算机图像识别技术的实用价值，针对传统管理模式予以改善，使管理效率随之提升，并形成优质的施工模式。

二、人工智能背景下在建筑工程施工中对计算机图像识别技术的应用（一）人脸考勤识别机的应用在建筑工程管理工作的实施过程中，所涉及的人员专业领域，通常是以施工和管理为主，且人员数量相对较多，所形成的主要类别具有多样性。