一种基于人脸识别的考勤方法、系统及存储装置

    公开(公告)号:CN109377577A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811080022.8

    申请日:2018-09-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别的考勤方法,包括:服务器端接收信息采集端采集的用户信息;服务器端根据接收到的用户信息生成考勤任务列表,并发送至预处理端;服务器端根据初始人脸信息,对预处理端返回的人脸特征信息进行人脸识别,确定人脸特征信息对应的身份信息;服务器端根据人脸特征信息、与人脸特征信息对应的身份信息以及接收到人脸特征信息的时间和预处理端对应的地点,生成当前用户的考勤记录。本发明公开的一种基于人脸识别的考勤方法能有效解决现有技术能有效解决现有技术用户账号登录步骤繁琐,考勤时间长、实时性差和准确度低的问题。本发明实施例还公开了一种基于人脸识别的考勤系统及存储介质。

    基于教学软件的考试方法、设备、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN108510415A

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201810244936.7

    申请日:2018-03-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于教学软件的考试方法、终端设备、系统及计算机可读存储介质,其方法包括以下步骤:根据选择的考试功能操作,将考试试卷发送给学生端,以使所述学生端于对应的显示屏幕上自动显示试卷;向所述学生端发送控屏信号,以禁止所述学生端在考试期间的切屏操作;接收所述学生端发送的考试答卷,提供基于教学软件的考试功能,可在任何情况下依然进行考试,并通过教学软件对学生的考试行为进行有效监控,确保考试过程的稳定性及考试结果的真实性。

    无感人脸考勤方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110119673A

    公开(公告)日:2019-08-13

    申请号:CN201910239164.2

    申请日:2019-03-27

    Abstract: 本发明公开了一种无感考勤方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法通过对连续帧数图像进行人脸特征点定位,并通过卷积神经网络模型,提取出每帧图像中的人脸特征并保存至人脸特征列表;对人脸特征列表进行聚类,得到人脸特征矩阵;对人脸特征矩阵中的人脸特征进行人脸图像质量分析,得到人脸特征对应的图像质量值,构建质量分析矩阵,将人脸特征矩阵中人脸特征与预设的原始人脸数据库中存储的原始人脸特征进行匹配,获得人脸特征的匹配结果并保存至识别相似度矩阵中;根据质量分析矩阵和识别相似度矩阵,获得人脸考勤结果,采用图像质量分析方法结合人脸特征聚类方法对多人多帧的图像进行人脸识别,有效提高人脸考勤过程中人脸识别的精度。

    无感人脸考勤方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110119673B

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN201910239164.2

    申请日:2019-03-27

    Abstract: 本发明公开了一种无感考勤方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法通过对连续帧数图像进行人脸特征点定位,并通过卷积神经网络模型,提取出每帧图像中的人脸特征并保存至人脸特征列表;对人脸特征列表进行聚类,得到人脸特征矩阵;对人脸特征矩阵中的人脸特征进行人脸图像质量分析,得到人脸特征对应的图像质量值,构建质量分析矩阵,将人脸特征矩阵中人脸特征与预设的原始人脸数据库中存储的原始人脸特征进行匹配,获得人脸特征的匹配结果并保存至识别相似度矩阵中;根据质量分析矩阵和识别相似度矩阵,获得人脸考勤结果,采用图像质量分析方法结合人脸特征聚类方法对多人多帧的图像进行人脸识别,有效提高人脸考勤过程中人脸识别的精度。

    基于自学习的人脸考勤方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110110593A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910239165.7

    申请日:2019-03-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于自学习的人脸考勤方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法通过对连续帧数图像数据进行人脸图像质量分析,获取多帧待识别人脸图像,对待识别人脸图像进行特征点定位,并通过预设的卷积神经网络模型,提取出每帧待识别人脸图像中的人脸特征向量并保存至人脸特征列表;对人脸特征列表进行聚类,得到人脸特征矩阵;采用预先构建的KNN模型对人脸特征矩阵中的每一行的人脸特征向量进行匹配分析,获得每一行中各个人脸特征向量的匹配结果并保存至识别相似度矩阵中;根据识别相似度矩阵,获取人脸考勤结果,采用图像质量分析方法结合人脸特征聚类方法对多人多帧的图像进行人脸识别,能够有效提高人脸考勤过程中人脸识别的精度。

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