在科學技術和經濟快速發展的今天，企業規模不斷擴大，考勤管理對企業的發展也變得相當重要。要更好地管理企業，一個簡單、快速和有效的考勤系統必不可少的。基于實時圖像處理的人臉識別是物聯網技術應用的重要領域之一。本章所描述的項目使用攝像設備采集圖像，再用OpenCV等技術進行人臉識別處理，并將結果返回到考勤管理系統中進行考勤統計，并用生動的圖表顯示考勤結果。這不僅提高了考勤的效率，還提高了考勤信息的實時性、真實性和考勤信息的及時發布。

考勤系統開發背景：初期的考勤系統是基于人工考勤和機械打孔來進行的，這種考勤數據的收集不但會浪費大量人力，而且還容易產生錯誤數據或虛假數據。隨著信息技術的發展，又出現了基于條形碼、IC卡、感應卡和指紋的考勤系統，這些考勤系統大都基于電腦來對員工實行考勤管理。

人臉識別技術：生物特征識別是指對人體特征進行數字化測量進行人員識別的技術。可用于生物識別的人體組織包括指紋、人臉、虹膜、掌紋和聲音等，它們可以用于身份識別。人臉識別技術是生物特征識別技術的一部分。與其它生物特征識別相比，人臉識別具有直接的、友好的、方便的和非侵入性的優點，具有很廣闊的應用前景。人臉識別過程中的重要一環是人臉檢測，它根據人臉特征點對人臉區域進行定位。被檢查出的人臉經過裁剪處理，基于人臉庫和人臉識別算法，來確定被檢測人員的身份。

人臉識別的意義：人臉識別的研究具有理論和技術的重要意義。一是促進人類的對人臉本身特征的理解；二是能滿足人工智能應用的需要。基于人臉識別技術、攝像技術、圖像數據傳輸技術及計算機數據處理技術，可建立自動人臉圖像識別系統，該系統具有廣泛的應用領域和前景。同時，人臉識別和其它成熟的識別方法相比具有非攻擊、成本低、安裝方便和無需人工參與的優點。

NHAI推出基于AI的人臉識別系統用于考勤監

為了兌現采用技術來提高透明度和問責制的承諾，印度國家公路局（NHAI）部署了基于人工智能（AI）的人臉識別系統，用于監控現場人員的出勤情況。

NHAI在一份聲明中說，該技術還具有實時位置捕獲功能，以跟蹤人員在項目現場的存在。該技術適用于由權威工程師/獨立工程師和顧問部署的所有關鍵人員/工程師，該技術將幫助NHAI官員輕松查看人員在項目現場的狀態以及他們的出勤情況。

為了使其更加透明和無縫，該系統與NHAI獨特的基于云和人工智能的大數據分析平臺Data Lake鏈接在一起。因此，將唯一地識別和監控部署在每個項目中的關鍵人員/工程師的數量。

這將檢查未經授權的工程師缺勤，進而提高施工質量和速度。在現場無法安裝生物識別機，在大流行期間也應避免使用手指觸摸生物識別考勤機。

因此，使用此出勤監控系統（AMS），NHAI員工將能夠通過在手機上登錄移動應用程序來標記出勤情況。AMS將在當天登錄時捕獲員工的詳細信息，日期，時間和位置，并防止假冒員工/顧問/工程師。

NHAI正在全國范圍內執行各種項目，并已派出大批現場人員來監視這些項目。為了確保管理系統的彈性，重要的是跟蹤部署的現場部隊，包括現場部隊的出勤和在場情況。

在這些空前的時代，AMS通過使用移動電話上基于AI的面部識別應用程序，確保員工可以安全地登錄并標記出勤。

（hanchufeng2020，互聯網分析沙龍網綜合整理）

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