人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術(shù)實現(xiàn)為主；人臉識別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的核心算法，并使識別結(jié)果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種技術(shù)，同時需結(jié)合中間值處理的理論與實現(xiàn)，是生物特征識別的新應(yīng)用，其核心技術(shù)的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：
非強(qiáng)制性：用戶不需要配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”；
非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；
并發(fā)性：在實際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行多個人臉的分揀、判斷及識別；
除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點。

人臉圖像預(yù)處理：對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果，對圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)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(jī)干擾，往往不能直接使用，在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)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。

人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。
所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進(jìn)行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。
不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起，一些人臉識別技術(shù)的將該項技術(shù)應(yīng)用到領(lǐng)域中，如應(yīng)用開心臉等，根據(jù)人臉的輪廓，膚色，紋理，質(zhì)地，色彩，光照等特征來計算照片中主人公與的相似度。

人臉識別考勤系統(tǒng) 在數(shù)據(jù)表上點右鍵可以對考勤數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)編輯和查詢。
修改記錄：可以對實際的記錄進(jìn)行修改
調(diào)整班次：如果這的班次不正確，可以在這里隨意調(diào)整
重新計算：修改記錄，或調(diào)整班次后，就可以對這行記錄進(jìn)行一次重新計算。
修改考勤記錄：可以對考勤的結(jié)果進(jìn)行修改，如遲到、早退、工作時間等具體的數(shù)據(jù)。
查詢 ：可以設(shè)置過濾條件查詢考勤數(shù)據(jù)，并將查詢到的數(shù)據(jù)導(dǎo)出。導(dǎo)出的數(shù)據(jù)與查詢到的數(shù)據(jù)是一樣的，即所見即所得。
請假管理，
出差管理，
排班明細(xì)，
人員考勤統(tǒng)計，
餅圖報表分析，
考勤統(tǒng)計表。