人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

傳統(tǒng)的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。
迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術逐漸走向?qū)嵱没?br/>
人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉識別考勤系統(tǒng)軟件
人臉識別考勤系統(tǒng)，就是依托人臉識別技術的考勤管理系統(tǒng)，人臉考勤系統(tǒng)采集員工的姓名，ID號，員工面部圖片，員工在考勤后記 錄會傳遞到考勤管理系統(tǒng)中，再由系統(tǒng)來運算缺勤，加班等信息。

人臉識別考勤應用
　　人臉識別考勤系統(tǒng)，能有效提高企業(yè)的考勤管理方式，規(guī)范員工考勤操作，防止出現(xiàn)代打卡、弄虛作行為，也方便有效的提高考勤效率。同時支持TCP/IP聯(lián)網(wǎng)方式，考勤數(shù)據(jù)自動上傳管理部門，管理考勤數(shù)據(jù)。廣泛適用于企事業(yè)單位、中小學教育機構、酒店、會所、等。
　　綜上所述，具備環(huán)保節(jié)能特征是安防產(chǎn)品將受到制造廠商與消費者的青睞，因為其不僅滿足了人們對“環(huán)保與高度安全”的需求，而且識別率高、簡單易用，為各種環(huán)境的安防提供了理想的解決方案。除上述的新穎指紋識別總體設計方案與非接觸，防人臉識別考勤機是的典例外，又如智能視分析模塊及應用等多種安防技術與產(chǎn)品的開發(fā)，相信在不久的將來，將得到更廣泛的應用。