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摘要：人脸识别技术属于身份认证的一种方式，在工作考勤中使用人脸识别技术，能够结合现代化人工智能技术的应用，更加准确和客观的的了解出勤情况，促进考勤系统的现代化发展。本文主要分析了基于人脸识别技术的考勤工作应用情况。
关键词：人脸识别；技术；考勤应用
机械设备针对人身份进行识别，主要是识别人体的生物特征，例如虹膜识别、DNA识别、人脸识别等，其中使用比较广泛的是人脸识别技术。人脸识别技术是通过使用计算机图像处理技术以及人体的生物统计学原理，采集和定位出人脸部具备的各种特征信息，通过跟系统中输入信息进行成功匹配，来完成人脸识别的一种有效技术。
一、人脸识别的技术发展分析
最早在20世纪人脸识别技术就已经有了发展雏形，但是当时技术不够创新，只能够针对采集范围比较小的正脸进行有效的识别。随着现代化信息的创新发展，可以使用几何特征来描述出人脸部的特征，其中需要配合一定的人工操作[1]。后期人脸识别技术逐渐发展成熟，人脸识别过程也更加的自动化、智能化和动态化，人脸识别技术也逐渐应用到了警方破案追踪过程中。目前人脸识别技术拥有热成像人脸识别或者三维图像人脸识别等不同识别方式。人脸识别技术还跟人脸图像库的规模大小相关，例如人脸识别领域使用比较广泛的FERET人脸数据库，以及MIT人脸数据库等。
二、在考勤中人脸识别技术的应用
1.人脸识别考勤步骤
人脸识别技术在考勤领域的应用十分广泛，在人脸识别考勤中，人脸识别技术的应用分为四个步骤，首先进行人脸图像的详细检测和信息采集，把采集出来的人脸图像进行预处理之后，提取出人脸部的相关特征，然后进行人脸识别[2]。人脸识别技术的应用，引出了不同的人脸识别考勤计算方法，例如基于嵌入式人脸识别方法、基于视频内容的人脸识别方式、人脸特征模拟的人脸识别方式，以及通过分析人脸几何特征进行人脸识别方法等。
2.人脸识别特征模拟
基于人脸的几何特征进行人脸识别的一种人脸识别考勤方式，需要通过信息采集来了解人脸部的特征点，然后提取出最接近人脸部特征点的信息[3]。但是这种几何特征信息识别方式很容易受到光照等客观因素的影响。随着我国人脸特征模拟识别技术的逐渐创新发展，在社会中的应用也逐渐广泛，分为三维空间和二维空间两种不同的种类。在二维空间当中进行人脸识别，首先需要通过使用计算机设备来确定出二维图像中人的脸部不同器官的大小、位置联系以及标注的特征点，例如面部眼睛的大小、两个眼睛之间的距离等。
3.二维空间人脸识别技术
在二维空间人脸识别技术使用过程中，模板匹配属于比较常用的方式之一，最简单的模板匹配是二维图像匹配，一种是原始图片的模板匹配，还有一种则是图像匹配。人的面部包含有不同的器官，原始图片指的是在一开始拍摄出来的图片，而模板图片则是跟原始图片同样大小区域当中的某一个内容。把这两张不同类型的图片进行对比之后发现，虽然这两张图片的同一区域是一样的，但是图片的光照、亮度以及饱和度都是不相同的。例如同一张图片中，不分区域进行提取，同样的一张图片进行不同的处理，展现出来的图片效果也不相同。同样的图片内部参数不同，图片的相似度也不同。不同属性的模板图片，跟之前的原始图像相似度不同，在经过不断的进行对比之后，最终系统会提取出相似度最高的区域图像进行识别和检定。
4.三维空间人脸识别技术
在考勤系统中使用基于图像的人脸识别技术，比基于模型进行人脸识别计算方法更加简单[4]。基于图像的三维空间人脸识别技术，是建立在二维图像人脸识别技术之上，在不同的角度针对人脸进行拍摄，这样能够计算出在不同的角度人脸器官的相关数据信息，模拟成为三维空间的人脸图像，然后跟资料库当中的人脸进行对比，选择出跟图片相似度最高的人脸图像。基于模型进行人脸识别技术，首先需要建立出人脸的3D模型，反映出人脸器官的特征，然后调整模型的各种采纳数，来更改人脸部的姿态，最终达到跟目标人物脸部相似度最高的模型为止。
5.人脸识别技术流程
人脸识别技术在考勤系统中使用，首先需要采集人脸的特征，检测出位置信息之后，提取出相关的人脸部特征，通过人脸对照进行信息匹配[5]。人脸部的特征采集需要使用到计算机和摄像头等设备，自动扫描人脸部，把人脸信息保存在系统当中。其中的信息包含有每个人不同的人脸位置、大小以及主要器官的位置信息，在检测过程中需要选择科学合理的信息位置检测算法，科学的处理好人脸位置、大小和主要器官的信息。接下来需要采用深度学习的算法来针对人脸部主要特征进行信息提取，避免在检测过程中受到低分辨率、姿势以及光照等客观因素的影响。可以针对人脸部的主要器官进行多层特征检测，例如鼻子和嘴巴，可以重点检测边缘和角点等。通过深度学习，能够避免外界条件对于特征提取造成的干扰，提升人脸特征提取的准确度，把每个人的身份特征明确的提取出来。在系统中把提取出来的人脸特征跟资料库的人脸信息进行详细对比，从而识别出一个人的真实信息，完成考勤工作。
6.人脸识别技术的具体分类
人脸识别在考勤中的使用拥有不同的分类。静态图像识别是把人脸拍摄成为图片之后，然后录入到系统当中，系统采用不同的算法检索和检测原图片，通过进一步的关联性检测来完成最终的对比；动态视频识别技术则是把人脸部录制成为视频，提取出特征值之后跟资料库中具备的人脸信息进行对比，动态视频识别技术更加便捷方便，操作更加简单。
结语：
综上所述，现代社会属于信息化社会，人脸识别技术是现代化信息技术发展的产物，在考勤系统中使用人脸识别技术，能够为社会各行各业的发展带来很大的便利，提升了人脸识别的准确率，提升了考勤工作的现代化水平。
参考文献：
[1]陈什.基于人脸识别技术的考勤应用研究[J].电子制作，2019（12）：46-47+52.
[2]成俊涛，雷毅，魏英，朱文涛.人脸识别考勤技术及应用实践研究[J].现代经济信息，2019（08）：403.
[3]张彤，王晓红.基于人脸识别技术在考勤中的研究与应用[J].电脑编程技巧与维护，2018（08）：138-140+172.
[4]曹天挺.基于人脸识别的身份验证系统的设计与实现[D].北京邮电大学，2018.
[5]马园园.人脸识别技术与考勤系统应用研究[D].南京邮电大学，2017.