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1)模块化体系结构功能。
人脸识别智能考勤系统采用了“服务器+工作站”的模块结构，这样可以方便不同的智能部门根据权限进行独立管理，避免了权限交叉、管理混乱等现象。例如数据服务器是专门用于数据交换和存储的；维持工作站负责维持面部识别智能考勤管理系统；应用工作站用于管理乘客、员工；
2)离线使用功能强。
象素人脸识别智能考勤系统面部识别考勤管理系统具备强大的离线使用功能，当硬件智能考勤软件和智能考勤控制系统无法进行通信时，面部识别智能考勤管理系统仍然可以正常使用，不会影响乘客进出。该硬件控制器拥有100,000张图片和100,000条历史记录，不会由于短时间的通信失败而导致数据丢失。
3)强大的连结能力。
脸部识别智能考勤系统具有强大的联动功能，可以实现人脸识别、语音播报等设备的无缝联动，当系统触发报警时，自动保存现场照片和语音播报以进行语音提示。例如：使用非法卡片进入通道，人脸识别智能考勤管理系统会自动进行图像抓拍和语音提示，同时联动声光报警。
4)以大数据为基础的深度学习人脸识别，大大提高考勤智能考勤系统的鲁棒性和识别精度。
基于深度学习的神经网络模型进行人脸识别。该系统使用大量的简单处理单元互连组成复杂面部识别智能考勤管理系统，模仿人类的学习认知系统，对人脸识别的隐含规则和规则进行学习，从而使其在学习过程中无法实现。结合形状特征、灰度特征、皮肤纹理特征等传统特征，结合空间分析和调度学习技术，实现了高性能、高精度、高鲁棒性、可靠的人脸比对算法；
以保安、公安、教育、金融等行业为基础的实际应用，具有上亿级不同品质、姿态、光线、性别等人脸大数据，运用深度学习技术，自动学习得到人脸特征。通过对人脸正负样本数据的训练，该算法在准确性、容错性、鲁棒性等方面具有明显的优势，已经通过许多大型项目的实践检验，完全满足实战应用。
