后考勤系统主要通过准确计量和科学安排员工工时,集中分析劳动力在企业内的投入产出比问题以及劳动力优化的问题。其包括排班管理、请假管理(带薪年假管理)、补卡管理、加班申请管理、日出勤处理、月出勤汇总等等。帮助企业提升员工个体有效工时、化合规风险和提高劳动力生产率,终提高企业对内部劳动力的管理能力。通过对大多数企业已经具备的考勤管理数据深度挖掘,分析劳动力在企业内的投入产出比问题以及劳动力优化的问题,对弹性的劳动力安排,实时的劳动力活动跟踪,通过自助服务对员工或经理级人员进行合理的授权,对各种劳动数据的分析使企业能够做出有关劳动力的科学决策,使员工所有的活动服从于企业增值链,达到企业效益的化。
点点时光(武汉)科技有限公司是校园移动考勤信息化的,公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚,结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、GPS定位、WIFI定位、定位、锚点定位、云计算、移动互联等***技术,可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。签到荚一键帮你汇总上报(上报)各系各年级的辅导员老师经常要整理一些表格(例如每日的考勤表),还要将这些表格交到院系值班室。欢迎来电咨询!
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学生能用哪些功能?
1、上课50分钟,点名半小时?不存在的!(点名功能)
为了检查学生是否按时上课,教师会在上课过程中不定时发起点名。人脸图像采集及检测人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。目前,在高校中普遍存在的点名方式是教师通过纸质版学生花名册,按照顺序点名。因为高校教学主要以大班授课为主,人数较多,大多数超过60人,完成一次点名会耗费大量时间,占用学生上课时间。
使用签到荚APP点名,学生可快速完成点名,签到荚支持万人同时签到,所以一个班的学生点名不需要一分钟就可以完成。
人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。一般采用***双摄像头,属于准三维人脸识别技术,识别性能大大超过二维人脸识别,算法复杂度远低于三维人脸识别。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、化、几何校正、滤波以及锐化等。温馨提示:以上是关于考勤打卡机服务至上「点点时光」的详细介绍,产品由点点时光(武汉)科技有限公司为您提供,如果您对点点时光(武汉)科技有限公司产品信息感兴趣可以联系供应商或者让供应商主动联系您 ,您也可以查看更多与网络工程相关的产品!
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