人臉識(shí)別考勤機(jī)是一種新型的存儲(chǔ)類考勤機(jī)，只需收集職工 的面像并樹立檔案，當(dāng)職工上下班站在人臉識(shí)別考勤機(jī)的識(shí)別區(qū)域內(nèi)，考勤機(jī)上就會(huì)快速的記載考勤情況并保存記載。下面小編給我們介紹一下人臉識(shí)別考勤機(jī)分類。指紋考勤：這個(gè)就是我們現(xiàn)在用的***多的方法，有點(diǎn)在于識(shí)別效人臉識(shí)別門禁：人臉識(shí)別門禁是基于的人臉識(shí)別技術(shù)，結(jié)合成熟的ID卡和指紋識(shí)別技術(shù)而推出的安全實(shí)用的門禁產(chǎn)品。產(chǎn)品采用分體式設(shè)計(jì)，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識(shí)別及門禁控制內(nèi)外分離，實(shí)用性高、安全可靠。

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，中小城市機(jī)動(dòng)車增長(zhǎng)迅速，非機(jī)動(dòng)車在原有的基數(shù)上穩(wěn)步上升，新型的車種不斷增加，城市停車位缺口大，配建停車位嚴(yán)重不足，造成停車位的短缺。另外停車場(chǎng)規(guī)劃不合理，大多停車場(chǎng)泊車位沒按照規(guī)劃設(shè)置，地方大的場(chǎng)地泊車位多，有閑置現(xiàn)象，泊車位沒有得到充分利用。而場(chǎng)地小的地方因停車位少而泊車緊張。
車牌識(shí)別系統(tǒng)是指能夠檢測(cè)到受路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色）進(jìn)行處理的技術(shù)。識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車的號(hào)碼，從而完成識(shí)別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動(dòng)化、闖紅燈電子、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。

幾乎所有高新科技都可促進(jìn)其發(fā)展，尤其是信息時(shí)代的來臨，更為該發(fā)展提供契機(jī)。安防工程的技術(shù)要點(diǎn)包括入侵報(bào)警系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、出入口控制系統(tǒng)以及電子巡查系統(tǒng)四
目前道路交通壓力劇增，如何緩解車輛過多的壓力是智慧交通研究中心的關(guān)鍵一環(huán)。而智慧交通是旨在建立起一種大范圍、、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、的交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)，進(jìn)而成為可以有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、交通安全、提高運(yùn)輸效率的重要手段。

經(jīng)過多年的研究表明，車輛識(shí)別與智能化的硬件設(shè)備相互配合才是智慧交通未來研究和發(fā)展的方向。而車輛識(shí)別的主旨是車牌號(hào)碼的識(shí)別，因?yàn)檐嚺铺?hào)碼是車輛的“身份證”，它的重要性促使它成為車輛交通管理中不可或缺的重要組成部分，車牌識(shí)別主要是由車輛檢測(cè)-圖像采集-車牌定位-字符分割-字符識(shí)別-結(jié)果輸出等過程構(gòu)成。
TSINGSEE青犀視頻團(tuán)隊(duì)研發(fā)的車牌識(shí)別系統(tǒng)主要通過光抑制屏蔽、電子快門調(diào)節(jié)、寬動(dòng)態(tài)功能等來實(shí)現(xiàn)抓拍車牌，主要應(yīng)用在智慧交通中的檢測(cè)報(bào)警、超速違章處罰、車輛出入管理、自動(dòng)放行、高速公路收費(fèi)管理、車牌號(hào)碼自動(dòng)登記等場(chǎng)景中，接下來我們分別來詳細(xì)概述一下車牌識(shí)別在這些場(chǎng)景中的應(yīng)用。

那么如何實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別的呢，下面簡(jiǎn)單說說：
對(duì)現(xiàn)存的車牌識(shí)別算法進(jìn)行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺(tái)上運(yùn)行的算法。先通過智能手機(jī)的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)處理，包括通過YUV模型進(jìn)行灰度化，分段線性變換進(jìn)行灰度拉升，二值化，Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過Hough變換進(jìn)行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實(shí)現(xiàn)車牌的定位、分割，后通過模板匹配實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別。

移動(dòng)端車牌識(shí)別實(shí)現(xiàn)的過程簡(jiǎn)單為以下幾個(gè)部分：

圖像采集：通過智能手機(jī)攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強(qiáng)、噪聲過濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、對(duì)比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。