辅导员发展服务「点点时光」

考勤巡更系统运作模式是在巡更人员的责任区内设置若干个固定的信息点，每个巡更人员配备一只巡更器，巡更人员每天---到信息点时进行触点记录。这样，巡更人员有没有到岗，到岗的时间、次数均被记录在巡更器上。只要定期对巡更器上的数据进行核查，就能准确地掌握该巡更人员的到岗---情况。后考勤系统主要通过准确计量和科学安排员工工时，集中分析劳动力在企业内的投入产出比问题以及劳动力优化的问题。

点点时光武汉科技有限公司是校园移动考勤信息化的，公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚，结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、gps定位、wifi定位、定位、锚点定位、云计算、移动互联等---技术，可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。欢迎来电咨询！而进行图像分析时，给定一张新的图像，一般的做法是用通用模型去拟合新的图像，从而根据模型来参数化新的图像。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过---镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到---的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法，adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。