智能辦公是現(xiàn)代化企業(yè)改革的重要手段之一，而基于人臉識別的考勤門禁系統(tǒng)近年得到了極大的發(fā)展，但是在實際運用時還是有很多不足和缺陷，同時近兩年深度學習算法的革命性發(fā)展，也為新的人臉識別系統(tǒng)帶來了質的飛躍。

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1.傳統(tǒng)的公司考勤主要采用以下幾種形式：?

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① ?單純的人力表格記錄，在信息化落后的地區(qū)和小型公司中，這種方式依舊經常使用。

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② ?光電插卡，條碼插卡類記錄模式，數(shù)據(jù)比較單一，需要人工操作轉化表格并進行人工薪資核算，在上世紀的公司和現(xiàn)在的很多礦產能源類作業(yè)平臺比較常見。

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③ ?儲存了個人信息的 RFID 卡（員工卡），通過終端讀卡機進行考勤采集，并

通過對應管理端軟件完成信息的處理，這是現(xiàn)在大部分中小公司采用的考勤方案。

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2.?傳統(tǒng)的考勤方案在實際操作環(huán)節(jié)存在哪些問題？

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① ?傳統(tǒng)考勤的技術限制，如人和考勤卡分離，無法判定當前使用人是卡的持

有者，故考勤舞弊和違規(guī)用卡等情況無法在技術手段上避免，對考勤系統(tǒng)的公平和安全都帶來了極大的威脅，這種威脅同時對企業(yè)內部的文化建設和運營管理也帶來了極大的負面影響；

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② ?傳統(tǒng)考勤的人工操作環(huán)境，由于人的不確定性，極易造成記錄的錯誤和統(tǒng)

計計算的誤差，對依照考勤數(shù)據(jù)進行的薪資核算，人事調整的嚴謹性和準確性，都有極大的影響；

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③ ?傳統(tǒng)考勤在流程設計、數(shù)據(jù)核算、匯總報表等方面需要消耗大量人力、物

力、財力，同時考勤卡等第三方獨立卡片、標記需要由員工專門佩戴和出示，也增加了員工的使用難度和操作復雜度。

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伴隨著人臉識別技術的研發(fā)和革新，越來越多的人工智能技術被運用在企業(yè)管理上，其中以人臉識別為核心的檢測技術被越來越廣泛地運用到智能辦公室中，但目前市場上常見的人臉識別門禁系統(tǒng)同時也存在很多新的問題

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3.?常見的人臉識別門禁系統(tǒng)存在的問題

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① ?識別準確度不夠，無法高準確度的識別到指紋和人臉，特別是在復雜的環(huán)

境背景下，很難實現(xiàn)實現(xiàn)高精度的人臉檢測和識別；

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② ?功能性不足，無法區(qū)分靜態(tài)和動態(tài)實時的圖像，無法針對隨時間變化的個

體做出自適應，對實時性和穩(wěn)定性帶來了隱患；

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③ ?安全性不足，存在偽造指紋和人臉圖片通過認證的情況，對系統(tǒng)的安全性

造成了極大的威脅。

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最近兩年，特別是隨著深度學習在計算機視覺類方案中的深度融合和產品應用，人臉識別經過大數(shù)據(jù)和高深度的自我深度學習之后性能得到不斷的優(yōu)化和完

善，在識別精度、動態(tài)分析等方面都有長足的進步，同時作為依托的服務器硬件平臺和移動端硬件平臺近年也得到了極大的升級。捷易科技以最新的人臉檢測相關研究成果為基礎，整合公司考勤門禁系統(tǒng)，自主研發(fā)出了更加智能化的基于人臉識別的公司考勤門禁系統(tǒng)設計，致力于幫助更多中小型公司和企業(yè)完成低成本、高精度、多功能的考勤系統(tǒng)布置。

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捷易科技人臉識別門禁系統(tǒng)解決了之前的人臉識別門禁系統(tǒng)的常見問題，滿足了

公司和企業(yè)的人臉識別、考勤、門禁管理的需求，同時人臉模型也會在使用過程中不斷迭代優(yōu)化，更好的解決人員眾多且流動性大的問題。另外，捷易人臉識別門禁系統(tǒng)也更方便多監(jiān)控方案在移動設備端上的拓展和優(yōu)化，為公司的人事管理安保提供更穩(wěn)妥優(yōu)質的解決方案。

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4.?捷易人臉識別門禁系統(tǒng)的主要創(chuàng)新

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①??Tensorflow 平臺的應用，Tensorflow 作為新一代的深度學習框架，在量產級部署，移動端部署等方面都有較好的拓展能力，且目前的社區(qū)建設比較健康，代碼開源友好，資源和可拓展性都很強，從目前的發(fā)展情況看，很多人將 Tensorflow 成為深度學習中的 Android，以上的種種特點和優(yōu)勢都為該平臺的后續(xù)發(fā)展打下了良好的基礎，提供了強大的后勁優(yōu)勢。

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② ?深度學習同考勤門禁系統(tǒng)的應用結合，考勤門禁系統(tǒng)作為應用廣泛，部署

簡單，樣本豐富，維護容易的企業(yè)典型應用，非常適合同新型技術做有機結合和產品落地，特別是深度學習這種需要大數(shù)據(jù)進行開發(fā)和測試的場景。

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③ ?良好的可移植性和較低的硬件需求，使其可以具有良好的客戶端部署能力，

無論是在模型架構，訓練優(yōu)化，運行保存等場景，都力圖輕量、易運行、

好移植等方面考慮，并進行定制化設計，在盡量發(fā)揮最佳的性能的前提下，

進行多場景低成本客戶端部署。

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