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人臉識別考勤機是利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析并建立人臉特征模板。當已登記的人員從人臉識別機前走過，它會有語音提示“你好”或者人員的姓名表示考勤已成功。 而且，它還有擁有圖像更新功能，若將正采取的圖像作為第一人臉，存儲的為第二人臉，如果第一人臉圖像與第二人臉圖像相一致，人臉識別考勤機將自動儲存第一人臉圖像來更新該第二人臉圖像。該法可保持用戶臉部圖像的更新，降低了臉部外形改變對識別的影響，增加了識別的準確率。
由于每個人的這些特征都不相同，因此利用人體的這些獨特的生理特征可以準確地識別每個人的身份。
隨著計算機技術的迅速發展，人們開發了指紋識別、聲音識別、掌形識別、簽名識別、眼紋（視網膜）識別等多種生物識別技術，目前許多技術都己經成熟并得以應用。
人臉檢測分為參考模板、人臉規則、樣本學習、膚色模型與特征子臉等方法。參考模板方法首先設計一個或數個標準人臉模板，然后計算測試樣本與標準模板之間的匹配程度，通過閥值來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結構分布特征，人臉規則即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣本是否包含人臉；樣本學習則采用模式識別中人工神經網絡方法，通過對人臉樣本集和非人臉樣本集的學習產生分類器；膚色模型依據人臉膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測；特征子臉將所有人臉集合視為一個人臉子空間，基于檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在人臉。
正常來說，人臉識別閘機在安裝的時候要注意不要強光對射，如果人臉識別閘機在安裝的時候，后期遇到強光，在掃描人臉的時候會有些誤差。人臉識別閘機的識別距離一般在0.5-5米之間，所以不會影響到通行的效率，能夠提供各方面的人臉識別閘機的解決方案。
