视频图像处理平台对比_情绪管理考勤机人脸识别原理与指纹识别性能对比-微幼科技...
随着AI人工智能技术发展越来越成熟,生物识别技术也越来越成熟。包括指纹识别、眼纹识别、虹膜识别、视网膜识别、声纹识别和人脸识别等,这些识别方式一般用于确认身份信息、考勤和支付等。那么,情绪管理考勤机人脸识别的原理与指纹识别性能比较是什么呢?
情绪管理考勤机人脸识别原理与指纹识别性能对比
1、情绪管理考勤机人脸识别原理
微幼科技人脸识别情绪管理考勤机融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征。当然,事先需要采集人的面像,并建立档案。当人脸识别开始时,正在采集的图像会与存储中的图像进行对比。如果两者对比一致,那么人脸识别成功。如果两者不一致,那么人脸识别失败。通过这种方式可以保持用户脸部图像的更新,降低因脸部变化而识别不出来的现象,增加识别的准确率。
2、人脸识别的特点
微幼科技采用双摄像头的方式进行三维人脸识别,这种识别性能比二维人脸识别高。同时通过采集人脸关键区域定位的方法,其准确度更高,安全性更好。三维人脸识别技术不受环境光线影响,无接触识别可避免传染细菌。同时配备语音提示功能,提醒用户是否验证成功。
3、情绪管理考勤机人脸识别使用方法
当师生站在情绪管理考勤机面前时,人脸识别会自动开启,同时摄像头会采集师生的面部照片,再通过人脸识别算法从采集的照片中取得特征值并与数据库中预先存入的员工人脸照片的特征值进行分析比较。识别成功后,考勤机上的显示屏会显示师生信息。同时有语音提示人脸识别成功。
4、人脸识别考勤机与指纹识别性能对比
微幼科技情绪管理考勤机的人脸识别是通过摄像头技术、射频和光学感应技术三者结合在一起,当师生站在考勤机前时,摄像头会自动拍摄师生的图像信息并记录在案。然后通过后台管理软件进行分析、筛选、计算和对比后,验证身份信息,从而避免替打卡现象。
指纹考勤机则是要预先录入师生的指纹,并保存在指纹信息库中。当师生进行考勤时,需要把手指放在考勤机上,然后进行识别,如果识别成功,则会有语音提示,同时考勤机上会有用户信息。
然而指纹识别对于环境和人员皮肤的要求比较高,当空气干燥、皮肤比较干,以及手指受伤时,是无法进行指纹识别的。另外,指纹信息涉及到个人隐私,企业无权强行录入员工指纹信息。
以上就是微幼科技简要介绍情绪管理考勤机的人脸识别原理与指纹识别的性能对比,包括人脸识别原理、使用方法、特点,以及与指纹识别的性能对比。
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