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     智慧教育产业正处于高速发展期，在不久前举行的第79届教育装备展上人脸识别管理系统，我们不仅感受到学校、政府对于教育信息化的重视和投入人脸识别，同时也看到了如火如荼的教育装备升级，这其中智慧电子班牌正是现场受关注、出现频次高的产品之一。新型智慧班牌在选课、考勤等基础上，新增了快速体温筛查、家校刷脸视频通话等丰富功能，从单纯工具升级成了家校共用的信息交流平台。“人脸识别技术本身也有安全漏洞。”金可可说，除了法律问题外，现阶段部分人脸识别技术本身还不成熟，有时，机器即使没有扫描人脸人脸识别系统，也有可能显示取件成功，因此引发快件的风险。为此，金可可建议，政府相关职能部门加强对快递代收服务及相关行业的监管，出台相应办法，禁止快递公司未经收件人同意擅自使用代收服务，以及禁止代收服务企业仅采用人脸识别的取件方式。

人脸鉴别被觉得是生物学特性鉴别行业乃至人工智能技术行业艰难的课题研究之一。人脸鉴别的艰难主要是人脸做为生物学特性的特性所产生的人脸识别管理系统。 相似度 不一样个体中间的差别并不大，全部的人脸的构造都类似，乃至人脸的构造外观设计都很类似。那样的特性针对利用人脸开展定位是有益的，可是针对利用人脸区别人们个体是不好的。 多变性 人脸的外观设计很不稳定，人能够根据面部的变化造成许多小表情，而在不一样观查视角，人脸的视觉效果图象也相距非常大，此外，人脸鉴别还受阳光照射标准（比如大白天和夜里，房间内和户外等）、人脸的许多遮住物（比如防护口罩、太阳眼镜、秀发、胡子等）、年纪等各个方面要素的危害。 在人脸鉴别中，类的变化是应当变大而做为区别个体的规范的，而第二类的变化应当清除，由于他们能够意味着同一个个体。一般称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。针对人脸，类内变化通常超过类间变化，进而使在受类内变化影响的状况下利用类间变化区别个体越来越出现异常艰难。

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。每个人的脸都是由前额、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊、嘴巴、脸颊之间的一般位置关系也是固定的。然而，人脸是的。世界上找不到两张完全一样的脸。人们通常可以根据不同面孔之间的细微差异来区分不同的人。脸部具有相似性和变性，不同的环境，光线，角度，年龄，都会改变脸部的成像，所以脸部识别是生物识别领域的一个难题。

三、人脸识别考勤 智能统筹

传统的考勤管理只是用于统计员工的出勤情况,员工申请加班、调休、请假、外出需要另外的手续,这种分散管理的模式,使得考勤管理工作更加琐碎复杂,效率低下,完全跟不上当代快速的办公节奏。

针对此类问题,高新技术企业推出新的人脸识别考勤在实现日常考勤功能的前提之下,推出外出考勤、加班调休、权限设置等功能,方便行政统筹管理考勤事宜。每到月末,可以通自主统计员工的加班、请假、外出、调休状况,智能完成考勤管理工作。

随着人脸识别技术的成熟,其相关的技术应用领域也在不断扩大。受技术普及的影响,不少企事业单位启用人脸识别考勤,用以规范考勤管理工作,简化考勤管理流程,潜移默化中,实现考勤模式的变革。