考勤一直是企業裡都必備的一項規章制度。

然而類似于谷歌這樣的企業卻是自由彈性時間？

考勤制度的利與弊每個人都衆說紛纭，

各執己見。

那麼考勤究竟對于企業有多重要，

企業又如何保證考勤的真實性呢？

考勤制度對企業來說，

是管理人員的一種方法，

也是企業衡量員工的标準。

很多人為了考勤打卡不被扣工資，

各種作弊打卡，

指紋複刻，代打卡等各種手段頻出，

如何保證考勤數據的真實呢？

随着人工智能的發展，

借助新型科技，

通過活體人臉識别，

進行考勤打卡及數據的的儲存，

能夠杜絕打卡作弊的行為，

讓考勤數據真實準确。

人臉識别為什麼能夠杜絕考勤作弊？

人臉識别三大關鍵技術

01 基于特征的人臉檢測技術

通過采用顔色、輪廓、紋理、結構或者直方圖特征等進行人臉檢測。

02 基于模闆匹配人臉檢測技術

從數據庫當中提取人臉模闆，接着采取一定模闆匹配策略，使抓取人臉圖像與從模闆庫提取圖片相匹配，由相關性的高低和所匹配的模闆大小确定人臉大小以及位置信息。

03 基于統計的人臉檢測技術

通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構成的人臉正、負樣本庫，采用統計方法強化訓練該系統，從而實現對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。

人臉識别四大特征

01 幾何特征

從面部點之間的距離和比率作為特征，識别速度快，内存要求比較小，對于光照敏感度降低。

02 基于模型特征

根據不同特征狀态所具有概率不同而提取人臉圖像特征。

03 基于統計特征

将人臉圖像視為随機向量，并用統計方法辨别不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、獨立成分分析、奇異值分解等。

04 基于神經網絡特征

利用大量神經單元對人臉圖像特征進行聯想存儲和記憶，根據不同神經單元狀态的概率實現對人臉圖像準确識别。

人臉識别是根據所提取的人臉圖像特征采用相關識别算法進行人臉确認或辨别。即将已檢測到的待識别人臉與數據庫中已知人臉進行比較匹配，得出相關信息，該過程的關鍵是選擇适當的人臉表征方式與匹配策略，系統的構造與人臉的表征方式密切相關。一般根據所提特征而選擇不同識别算法進行度量，常用的包括距離度量、支持向量機、神經網絡、k均值聚類等。

正是由于無感人臉識别有這樣的特點，

才能保證考勤的真實性和準确性，

打卡作弊無法實行。

但眼考勤雲就是基于無感人臉識别的基礎上，

通過大數據與無感人臉識别相結合，

集考勤、排班、門禁、辦公審批于一體，

切實解決企業辦公和人員管理的難題！

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