人脸识别考勤

目前，常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如人脸、指纹、虹膜，也有基于行为特征的如笔迹、声音等。

我国生物特征识别行业最早发展的是指纹识别技术，基本与国外同步，早在80年代初就开始了研究，并掌握了核心技术，产业发展相对比较成熟。在考虑如何选择某一种生物识别技术时，环境因素很重要，而其中有些因素并非人所共知。

人脸识别考勤，通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考勤，目前技术层面已突破昼夜光的影响，能在自然状态下达到快速识别。目前，人脸识别考勤产品在市场上尚处于一种起步发展的状态，但人脸识别考勤技术的优势已尚无其他同类产品超过。

上海工程技术大学电子电气工程学院刘翔教授研发的高速人脸视频分析仪成功地突破人脸大小、距离远近、光线干扰、整容障碍、视频时间短等难题，能够高效快速地锁定目标嫌疑人，大大减少警力成本。

目前，人脸识别技术应用逐渐扩大，慢慢超出了安防领域，行业发展开始进入细分化阶段。但如何自主研发出更加成熟的技术，让技术与产品更好地结合，仍是人脸识别应用中亟待解决的问题。

智能视频分析就是使用计算机图像视觉分析技术，借助于计算机芯片强大的数据处理功能，对视频画面进行高速分析，通过将场景中背景和目标分离进而提取、比对和分析画面中的关键信息。如果把摄像机比作人的眼睛，那么智能分析则相当于给这个眼睛上装上了有思维的大脑。

随着生物识别技术的发展，我们的选择也日益变得多样化。而这也将会促使市场又卖家市场逐渐演变为买家市场，最终使我们的市场更加的完善与充实。从技术的角度来看，生物识别市场如今已经呈现出逐渐“转身”的态势。纯粹的新技术正在逐渐减少，而一些“老产品”正在以更新的核心技术来亮相市场。

人脸识别其最大的特点是利用人的脸部特征作为一种身份辨认的方式即通过摄像机采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、建立人脸数学模型、人脸辨识比对等，达到识别不同人身份的目的。

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在网络化社会中，生物特征识别技术的终极发展目标就是人们可以不必携带任何辅助的身份标识物品，仅仅利用个人生物特征就可以在网络化的虚拟社会与现实社会进行个人的身份认证与识别。为了满足网络化社会的需求，逐步构建网络化的生物特征识别系统将是未来生物特征识别技术的一种必然发展趋势，同时也将具有广阔的市场前景。
本文介绍了六种常见生物识别类型：指纹、掌形、指静脉、视网膜、虹膜、面部。

掌型识别发展相对稳定和成熟，处于中间位置的价格和稳定成熟的产品、良好的可用性和用户界面使其拥有了良好的市场基础。生物识别技术另一个被用户热衷于提起的话题是活体验证或活体识别，常规认为配合脉搏或体温可实现活体验证。