考勤一直是企业里都必备的一项规章制度。
然而类似于谷歌这样的企业却是自由弹性时间？
考勤制度的利与弊每个人都众说纷纭，
各执己见。
那么考勤究竟对于企业有多重要，
企业又如何保证考勤的真实性呢？
考勤制度对企业来说，
是管理人员的一种方法，
也是企业衡量员工的标准。
很多人为了考勤打卡不被扣工资，
各种作弊打卡，
指纹复刻，代打卡等各种手段频出，
如何保证考勤数据的真实呢？
随着人工智能的发展，
借助新型科技，
通过活体人脸识别，
进行考勤打卡及数据的的储存，
能够杜绝打卡作弊的行为，
让考勤数据真实准确。
人脸识别为什么能够杜绝考勤作弊？
人脸识别三大关键技术
01 基于特征的人脸检测技术
通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。
02 基于模板匹配人脸检测技术
从数据库当中提取人脸模板，接着采取一定模板匹配策略，使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。
03 基于统计的人脸检测技术
通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库，采用统计方法强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。
人脸识别四大特征
01 几何特征
从面部点之间的距离和比率作为特征，识别速度快，内存要求比较小，对于光照敏感度降低。
02 基于模型特征
根据不同特征状态所具有概率不同而提取人脸图像特征。
03 基于统计特征
将人脸图像视为随机向量，并用统计方法辨别不同人脸特征模式，比较典型的有特征脸、独立成分分析、奇异值分解等。
04 基于神经网络特征
利用大量神经单元对人脸图像特征进行联想存储和记忆，根据不同神经单元状态的概率实现对人脸图像准确识别。
人脸识别是根据所提取的人脸图像特征采用相关识别算法进行人脸确认或辨别。即将已检测到的待识别人脸与数据库中已知人脸进行比较匹配，得出相关信息，该过程的关键是选择适当的人脸表征方式与匹配策略，系统的构造与人脸的表征方式密切相关。一般根据所提特征而选择不同识别算法进行度量，常用的包括距离度量、支持向量机、神经网络、k均值聚类等。
正是由于无感人脸识别有这样的特点，
才能保证考勤的真实性和准确性，
打卡作弊无法实行。
但眼考勤云就是基于无感人脸识别的基础上，
通过大数据与无感人脸识别相结合，
集考勤、排班、门禁、办公审批于一体，
切实解决企业办公和人员管理的难题！
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