python更好。
opencv内置支持的主要语言为python和c++，如果你用户不是特别大）（比如10000次以上的人脸识别每秒），一般python就绰绰有余了。当然如果是安卓客户端的话，还是c++或java方便点，如果是后台或者树莓派之类的，python就更方便。
这里有个python的例子。
opencv 已经内置了人脸识别功能。
可以很轻松的完成相关毕业设计。
使用OpenCV提供的预先训练的深度学习面部检测器模型，可快速，准确的进行人脸识别。
Python优点：
学习难易：Python与C++对比是一门易于学习的语言所以很适合作为第一门语言来学习编程。
可视化调试：Matplotlib进行结果可视化这方法，与C++的窗体调试比起来那是好了很多啊。
对于很多也毕业生来说，最头疼的就是写毕业论文和毕业成果展示，建议找六月雪毕业设计网，通过极高。
计算机专业本科毕业设计在本质上可以理解为在走出校门之前的一次带文档写作的课程实践
如果不是那几个top级别的大学, 可以一般而言都是非常简单, 会让你设计一个系统或者网站, 主要作用有以下几点
一般而言这种毕业设计特别好糊弄过去, 比如可以找一些基于javaweb的整合框架进行二次开发, 本科论文可以多看看文库, 都是有固定套路的
python三步实现人脸识别
Face Recognition软件包
这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。
该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了。
它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。
特性
在图片中识别人脸
找到图片中所有的人脸
找到并操作图片中的脸部特征
获得图片中人类眼睛、鼻子、嘴、下巴的位置和轮廓
找到脸部特征有很多超级有用的应用场景，当然你也可以把它用在最显而易见的功能上：美颜功能（就像美图秀秀那样）。
鉴定图片中的脸
识别图片中的人是谁。
你甚至可以用这个软件包做人脸的实时识别。
这里有一个实时识别的例子：
安装
环境要求
课程的话是 数字图像处理，另外到google学术搜“人脸识别”“face recognition”论文应该很多的，可以先综述入手，比如这篇论文：Face recognition: A literature survey。这是理论基础。实验的时候，用VC++和OpenCV 就看 《OpenCV教程——基础篇》；若是Matlab，熟悉基础语法之后，多看看软件帮助。两者都包含很多基本的图像处理操作，用起来很方便。如果是本科或者硕士的话，可以先动手实验，对图像处理有一定了解后再看理论要求较高的论文。 PS: 你得问得具体点才好回答呢。。
人脸检测就是在一副图像或一序列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。在早期，人脸检测是作为人脸识别的一个过程出现的。但现在人脸检测的应用范围已经远远超出了人脸识别，人脸检测在数码相机，监控网络，机器视觉、模式识别等领域都有重要的实践与理论意义。参考文献：《人脸识别——原理、方法与技术》，王映辉编，科学出版社；《Detecting Faces in Images：A Survey》：Ming-Hsuan Yang（杨铭轩），David J. Kriegman，Narendra Ahuja，IEEE Transa on PA and Machine Intelligence
机器学习人脸识别原理
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一脸的位置、大小和姿态。
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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Viola-Jones方法，人脸识别研究组。《智能环保垃圾处理设备》发布的公告得知人脸识别参考文献为Viola-Jones方法，人脸识别研究组。包括人脸检测，人脸预处理和人脸等方向。
除了基础的图像处理，更重要的恐怕是模式识别、概率统计。你提到的几个属性特征中，肤色、发型比较容易实现，性别、年龄、种族可能比较困难。如果要想入手，时间宽裕的话，用opencv；如果只是希望发发论文，matlab会比较快。人脸识别你可以只是了解，其实你的课题核心不是识别某个人，而是对人脸特征的分析，比如，可以通过皱纹来判定年龄。
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”，简写为RPi，或者RasPi/RPi)是为学生计算机编程教育而设计，只有信用卡 大小的卡片式电脑，其系统基于Linux。它是一款基于ARM的微型电脑主板，以SD卡为内存硬盘，卡片主板周围有两个USB接口和一个网口，可连接键盘、鼠标和网线，同时拥有视频模拟信号的电视输出接口和HDMI高清视频输出接口，以上部件全部整合在一张仅比信用卡稍大的主板上，具备所有PC的基本功能只需接通电视机和键盘，就能执行如电子表格、文字处理、玩游戏、播放高清视频等诸多功能。 Raspberry Pi B款只提供电脑板，无内存、电源、键盘、机箱或连线。 树莓派的生产是通过有生产许可的三家公司：Element 14/Premier Farnell、RS Components及Egoman。这三家公司都在网上出售树莓派。目前在中国大陆主要在销售红色PCB的树莓派。树莓派配备一枚700MHz博通出产的ARM架构BCM2835处理器，256MB内存（B型已升级到512MB内存），使用SD卡当作储存媒体，且拥有一个Ethernet，两个USB接口，以及HDMI(支持声音输出)和RCA端子输出支援。Raspberry Pi只有一张信用卡大小，体积大概是一个火柴盒大小，可以执行像雷神之锤III竞技场的游戏和进行1080p影片的播放。操作系统采用开源的Linux系统，比如Debian、ArchLinux，自带的Iceweasel、KOffice等软件能够满足基本的网络浏览，文字处理以及计算机学习的需要，分A、B两种型号，其中售价分别是A型25美元，B型35美元。基金会从2012年2月29日开始接受B型的订货。树莓派基金会提供了基于ARM的Debian和Arch Linux的发行版供大众下载。还计划提供支持Python作为主要编程语言，支持Java、BBC BASIC(通过 RISC OS 映像或者Linux的"Brandy Basic"克隆)，C，和Perl等编程语言。
最近因为毕业设计，入手了一枚树莓派。由于网上一些教程的可能是比较久远了，而Debian系列的系统现在已经没有 /etc/ 文件了，配置这个文件并不能生效还会照成网卡无法使用，折腾了老半天才知道应该配置的是 /etc/wpa_supplicant/ ，所以特地写这篇文章总结。 本文主要介绍树莓派无线网卡的配置，当然不局限于树莓派。我装的是RaspBian系统，其实其它的Linux系统，也是可以照这种方式配置的。 命令行输入 sudo vim /etc/network/interfaces 在文件中输入 当然如果你是Linux系统可输入 ifconfig -a 查看 很多教程都比较推荐静态IP设置，主要的优点是由于静态IP是我们手动分配的，所以SSH远程连接时，我们不用登陆路由器也可以知道树莓派的IP地址。当然前提是你能记得你配置时填写的IP地址？（反正我自己是记不住） 静态IP绑定带来的问题就是有些时候，会因为被先接入的IP占用而无法上网 其实我个人是比较动态IP设置的，为什么呢。配置写少了几行，哈哈。 所以，我个人是比较推荐用动态IP设置了，找不到树莓派就上路由器看一下IP嘛，说得好像静态设置就能记住IP似的，我不信呀。好了，废话不多说，看一下动态IP设置方式吧 命令行输入 sudo vim /etc/network/interfaces 在文件中输入 保存退出，并执行 sudo ifup wlan0 。 上面的配置只是配置了一个无线连接，如果你要配置多个wifi连接怎么办。网上有很多教程都是让你修改 /etc/ 文件，实际上现在已经很多Debian系列的Linux系统已经不是这个文件了，所以如果你在 /etc/network/interfaces 文件中引入这个配置，可能会照成网卡不可用。新的多个无线连接配置文件 应该是 /etc/wpa_supplicant/ 具体设置方式 命令行输入 sudo vim /etc/network/interfaces 在文件中输入 保存退出，接着执行 sudo vim /etc/wpa_supplicant/ 在文件中输入 保存退出，执行 sudo ifup wlan0 。多个无线连接的配置就完成了，树莓派会按照network的配置顺序查找连接对应的无线wifi 建议为你的手机热点配置一个最高的优先连接，当你进入一个新的局域网内时，你可以通过将树莓派连接在你的手机热点上，然后SSH连接配置新局域网的wifi名称和密码，这样就避免了进入新局域网时，没有显示屏而无法配置无线连接的尴尬。为你树莓派配置你的手机热点连接，可以让你随时随地都有办法ssh连接上你的树莓派，不会因没有显示屏而失去对树莓派的控制。
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智慧工厂人脸识别闸机考勤出入控制解决方案，根据不同厂区要求有相应的方案。
1、选择合理的闸机配置管理方案可以提升进出效率，随时查询打卡考勤数据，比如钢铁石油石化企业内部员工比较多，早晚员工上下班人员比较复杂和密集，传统打卡考勤方式容易出现各种问题，为了解决考勤和进出统计，室外门禁闸机结合考勤的方案不断得到应用。尤其安装室外人脸识别闸机，可以实现无感通行，识别率高通行速度快，同时结合大屏展示，实时播报姓名和体温、考勤状况等。确保领导实时获取数据，便于考勤分析，提高工作效率。
2、大型厂区复杂人员分别授权管理明确。尤其石油石化行业，在平常会涉及到承包商外包人员等，人员管理起来比较复杂，为了提高安全，专门管理分别进行门禁系统授权很有必要，所以在厂区内不同作业区域安装门禁闸机，可以有效解决很多类似问题。实现内员工统一管理，降低园区管理外包人员管理成本。
3、智能访客系统对接门禁闸机通道可以准确追溯。传统的访客管理，以纸张登记手段为主，不利于进行来访人员身份验证、人工统计数据容易丢失查询不便。所以针对千人万人以上企业，访客管理方面也是重中之重，因为闸机是模块化设计，采用人脸门禁访客系统和硬件相联动，可以很方便的对来访人员进行体温检测、健康码核验和身份识别、信息登记等，通过门岗给予闸机开门信号或者线上提前预约凭借二维码二代证等验证后即可开闸通行，采用人证比对技术验证来访人员真实身份，增强企业安全管理。同时记录详细拜访时间、部门等信息，提高访客进出安全，助力智慧园区建设。
企业员工考勤制度是为维护企业的正常工作秩序，并通过规范员工的工作作息时间、工作纪律来提高其办事效率的公司纪律制度。当然，考勤制度的具体制定方案也要依据企业自身的运行环境以及管理特色来具体设计，但其核心目标都是在于通过制定明确的公司工作纪律要求来规范员工的工作行为，并通过评分系统以及相应的赏罚制度来提高企业员工的自律能力和积极性，同时也科学的管理和规范了企业合理运行的工作流程，从而实现了提高企业运行效率、经济效益这一最终目标。
一、企业员工考勤管理现状
1.评分制度是员工考核的重要依据
在我国大多数企业的员工考勤管理工作中，评分制度都是员工考核的重要依据，而其评分准则主要包含以下几个方面：一是严格规定企业员工的正常工作时间，并且企业全体职工都必须进行打卡登记等措施来记录其是否遵守工作作息时间，而且必须保证所有员工都是亲自打卡登记，不得由他人代劳，否则记录在案并采取扣分处理。二是严格规范企业员工迟到、早退、出差、请假等情况的处理办法，一般来说，全体职工只有在打卡登记后方能外出办理业务，并且在公司正式上班后5分钟到30分钟内才打卡等级的员工按迟到处理，如果超过30分钟，则以旷工半天论处员工，而无故旷工半日者，给予扣发当月全勤奖处理以及一次警告处分；当月旷工累计3天者，则扣除当月工资，并给予记过一次处分；无故旷工达一周及以上员工，直接除名；而职员外出办公也必须登记相关表格，并经过有关管理部门审批通过后才能进行，否则不予报销出差费用，并给予相应处分。当然，具体的公司条案还有许多细节要求，也是结合不同企业的管理特色和员工构成结构来制定的，就不一一赘述了。总之，企业对全体职工的日常行为规范都有明确的明文要求，而在月度、季度或者年度的员工工资支付工作也主要依据员工在此计分制度下的表现来进行的。
2.考勤标识多种多样
对于企业员工的日常工作行为规范遵守情况，通常采用表格统计，而其中的考勤标识非常多样化，这主要是由于企业岗位的复杂性以及考勤表格需要考量生活工作中的不同情况而产生的。而其一般采用汉语拼音的英文缩写来代替汉语表示，能减少一定的工作量，如在员工请假方面的考勤标识就包括，计生假(JS)、婚假(H)、丧假(SJ)、带薪年休假(D)、探亲假(T)，疗养假(LY)、工伤(GS)、借出(JC)、休息(X)、事假(SH)、病假(BT)、产假(CJ)、哺乳假(BR)、公假(GJ)、公出(GC)、工时假(GSH)、护理假(HL)等，而因为除上述各类原因外的情况则用QT表示，同时在处理这些特殊的请假情况时要注意在相应考勤标识后注明原因，并且由于考勤管理统计的最后结果关系到对于员工的工资结算，所以在这一方面的工作要十分规范和科学化。
3.工时计算工作复杂
对于员工总体工时的统计和计算工作也是考勤管理中非常重要的一个环节，而在实际工作中，由于轮班情况时常发生且有一定的复杂性，如二班一转、三班一转、三班二转、四班一转、四班二转、四班三转以及员工之间协定的在规定允许下的替班情况等，导致了对于员工工时统计和计算工作的不易操作和复杂性。并且，在不同行业企业的具体工作环境中，处理这类问题也要有不同的针对性，如在餐饮行业员工的轮班情况具有较强的不稳定性；并且在一些大型企业中，由于岗位繁多且职能复杂，对于员工工时的统计和计算工作要耐心、细致，需要在合理、系统的统计方法下，进行科学的计算，从而确保员工的具体权益以及企业的科学规范化管理工作合理开展。
二、当前企业员工考勤管理中的主要问题
1.考勤管理理念、制度需要更新
一个成功的改革往往是从理念的求变上开始的，就目前我国大部分企业员工考勤管理工作而言，管理理念方面还有诸多需要改进的地方。考勤工作一个重要的职能是管理企业全体职工，其中包括企业领导以及员工，但目前存在的现象就是视企业领导为绝对权威，官本位思想严重，缺乏透明度，且缺乏管理效率和服务意识，没有完全做到公平公正处理企业中大大小小的问题，从而引起了部分员工的不满，服务意识和办事效率都不足，这是当前存在于考勤工作中的一个严重问题。并且在相关管理部门的具体考勤工作中也存在着管理分工不明确的现象，企业在发展的过程中新业务涌现，导致业务繁多，而现今大部分存在于企业办公室的现象是工作繁细分工不明确，很大程度上处于混沌状态，再就是管理人员的职能重复导致效率降低，从而会使管理人员的积极性不高，而进一步使得管理工作进程受阻。而在实际考勤管理工作中，应该秉承以人为本的具体方针，能做到公平对待，以真诚的态度来解决企业员工的具体问题；从而营造出一个比较和谐的管理环境，并就在当前考勤管理制度上存在的一些问题进行改善，才能高效率的完成对于企业全体职工的考勤管理工作。
2.考勤系统不够科学、统一
当前部分企业的考勤管理具体操作方法还在依靠手工登记这一方式，而随着社会日新月异的高速发展，考勤系统也必须具备科学化、信息化的特点，而人工登记这一方式不能实现自动化进行员工考勤数据统计和信息查询过程，已经完全不能适应现代高度信息化、自动化的管理方法。如今科学技术高度发达，在考勤技术的变革中也产生了射频IC卡打卡考勤，指纹打卡考勤、人脸识别考勤等科学方法，它们在处理岗位部门繁多、职能范围复杂的大企业时，员工上班报到时考勤登记工作简单，并且对于员工出勤情况的考勤工作也易于实施，同时也方便管理部门查询、统计和分析等工作的进行，这样才能帮助管理人员准确地掌握员工出勤情况，从而有效地管理企业员工的工作行为。当然，由于电脑的判决能力取决与其信息系统内的数据支撑，如果单一使用电子系统来进行企业员工考勤，难免会产生一些不可避免的失误，所以应该在一定程度上辅之以手动登记方法，才能进一步保证员工考勤工作中数据统计的准确性和科学性。总之，管理人员要秉承严谨的工作态度，结合自身的不同情况和经济环境，合理制定考勤系统实施方案。
3.考勤规定不明确
如果考勤规定中存在较大的争议，有不规范的现象并有失偏颇，那么其则会严重影响到员工的工作态度和积极性。而在实际的企业员工考勤工作中，考勤制度中对于工作时间计算、工作时间安排、轮班转换等的具体条例存在着一些问题，企业和员工之间主要存在的还是雇佣关系，而工作时间方面的问题直接影响到企业员工的经济收入，如果处理不当，会大幅度降低企业运行的效率。而在当前大部分企业的考勤规定没有具体规范和制定工作时间的统计及计算方法，而由于在实际工作中轮班情况时常发生以及不同企业工作环境的差异性使得对于员工工作时间的统计和计算工作有着较大的难度，如果在这方面没有明文规定的话，将大大增加争议发生的可能性，并且使得员工的工作精神状态都不会处在积极向上的层面。而在另一方面，在企业考勤规定中，对休息时间安排的合理性没有引起管理人员的高度重视。如果员工每天工作9小时，并且没有规定休息时间，那么员工的工作状态必然得不到良好的保持，并且也会对此产生异议以及开小差等现象，这种情况下违反了考勤规定应该是制度本身的责任，而不是员工的问题，所以对于工间休息时间必须有合理明确的规定。
4.考勤信息统计不够准确，并且疏于保管
员工因病假、事假等而缺勤是常有的事，而考勤管理存在的意义就是保证对于员工请假有明确的标准，并且对于其请假原因也在记录在案，确保员工请假缘由属实。但在实际情况中，这方面的工作还不够系统和全面，如果长期缺乏相应的缺勤记录，不仅影响到了其他员工的工作状态，企业也要为缺勤员工的人身安全负上一定的责任。并且，缺勤记录应注明事由，记录上也必须要有本人签名核对，并由有关部门审核通过并签字后才能生效。这样才能有效的维持企业的工作纪律，对于旷工等不良现象才能进行有效的`扼杀，而且，考勤记录的最后结果关系到员工的工资结算、休假等权益，要保证请假者事由的真实性，并由大家共同监督，并且保存好请假条，以便之后进行验证，总之要保证考勤记录的准确性和有效性。所以，要十分注意对于请假条等有关考勤记录的文件，以便产生劳资纠纷后充当有关证据，并且在员工发现考勤结果和自身情况严重不相符时，也可以拿来进行对照；但在目前的工作中，对于考勤记录文件的保护管理非常疏忽，没有成套的保存方案，这也是值得当前我们急需改进的地方，只有在大部分的工作细节上做的足够好，才能拥有一个让大多数人足够满意的结果。
三、结语
企业作为一个经济实体，考勤管理的主要目标则是最终能为企业带来更大的经济效益。而考勤管理工作的核心目标是通过加强企业员工的综合素质和工作效率来提高整个企业的运营效率。而在当前大部分企业的考勤管理工作中，不仅在考勤数据统计、文件管理、考勤规定等一些工作细节上有一些不足之处，而在管理理念和方法上也或多或少存在这一些问题。在新时代的现代化管理策略中，考勤管理应该不仅是止于管理，也同样是一项服务于企业员工的工作，应秉承着“理解人、关心人、尊重人”的原则来处理实践管理工作中产生的一些实际问题，并能做到公平对待，以真诚的态度来解决企业员工的具体问题；从而营造出一个比较和谐的管理环境；进而在具体的管理流程中，完善考勤数据的统计、计算方法以及考勤规定，并合理制定考勤系统的运用方案，才能有效的实施考勤管理工作，并且真正提升了企业个体员工的工作精神状态以及工作效率，使得整个企业的运营效率得到稳步的提高。
参考文献：
[1]徐培.浅谈员工绩效考核与企业管理[J].经营管理者，2010，(2)：142.
[2]曹晓继.企业员工绩效考核的误区及改进措施[J].消费导刊，2010，(6)：65-68.
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＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难