辅导员发展AI考勤 武汉点点时光企业

点点时光（武汉）科技有限公司是校园移动考勤信息化的，公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚，结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、GPS定位、WIFI定位、定位、锚点定位、云计算、移动互联等先进技术，可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。签到荚支持任何用户自主创建各类考勤场景（包括查寝、查课、查自习、活动、会议等），针对点名人自主创建的考勤场景，签到荚允许用户自主设定点名时间和地点，由系统定时自动开启点名。欢迎来电咨询！

当大学辅导员是一件苦差事？签到荚一键帮你汇总上报（上报）

各系各年级的辅导员老师经常要整理一些表格（例如每日的考勤表），还要将这些表格交到院系值班室。二：ID卡考勤：目前还是有很多的客户都是在使用ID卡来考勤，好处速度非常快，并且可以在公司组成一卡通的模式，但是存在于员工代打卡的现象。通常大家采用的方法是：通过邮件原表格，让大家填写发到邮箱之后，再人工一个一个从邮箱的附件中提取出来，再进行、粘贴、整理，相当耗时费工，耽误老师们的时间。

但是有了“签到荚”，这个事情就非常轻松了，签到荚支持一键统计汇报功能，只需要动动手指就可以进行数据汇总上报了。

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。后考勤系统主要通过准确计量和科学安排员工工时，集中分析劳动力在企业内的投入产出比问题以及劳动力优化的问题。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；

并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。点名开启后，待学生签到后，学校、院系、辅导员、老师等各级管理者可依据自己的权限，随时查看考勤结果，并做大数据分析，学生干部也能查看到自己权限范围内的考勤统计数据，督促未签到的的学生按时签到。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。