1.图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸识别考勤机，人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的蕞小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。
2.图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的最远距离是10米，7K摄像头是20米。
3.光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。
4.模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，火车站人脸识别，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。
5.遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为蕞佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。
6.采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸蕞佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。
人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：
1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。
2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。
3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度学习方法。
4）利用新的数据源，人脸识别门锁，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
人脸识别考勤系统具有以下几大特点：
1.采用人脸关键区域定位的方法，具有唯1特征性，彻底杜绝代打卡行为发生。
2.方细菌传播，铜陵人脸识别，更加健康卫生，同时避免机器磨损有利于延长机器的寿命。
3.不易丢失，解决了由于门禁卡丢失而被别人利用的事件发生。
4.适用性非常广泛。充分展现使用单位的高科技形象，体现考勤制度的方便性、高效性、公正性。
人脸识别门锁-铜陵人脸识别-一路机电人脸识别由芜湖市一路机电工程有限公司提供。芜湖市一路机电工程有限公司（www.ylchepaishibie.com）是一家从事“机电安装、五金交电、建材、电动伸缩门、感应门、卷闸门”的公司。自成立以来，我们坚持以“诚信为本，稳健经营”的方针，勇于参与市场的良性竞争，使“芜湖一路机电”品牌拥有良好口碑。我们坚持“服务为先，用户至上”的原则，使芜湖一路机电在金属门中赢得了众的客户的信任，树立了良好的企业形象。 特别说明：本信息的图片和资料仅供参考，欢迎联系我们索取准确的资料，谢谢！
