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摘要：本发明公开了一种基于人工智能的考勤打卡系统，属于考勤处理技术领域，包括考勤模式确定单元、考勤校验单元和考勤结果同步单元；考勤模式确定单元用于确定被考勤人员的考勤方式；考勤校验单元用于基于被考勤人员的考勤方式，对被考勤人员进行人脸验证；考勤结果同步单元用于将被考勤人员的人脸验证结果上传至终端。整个系统充分考虑不同的考勤方式，且对人脸图像进行精细处理，保证考勤结果准确，避免失误。

主权项：1.一种基于人工智能的考勤打卡系统，其特征在于，包括考勤模式确定单元、考勤校验单元和考勤结果同步单元；所述考勤模式确定单元用于确定被考勤人员的考勤方式；所述考勤校验单元用于基于被考勤人员的考勤方式，对被考勤人员进行人脸验证；所述考勤结果同步单元用于将被考勤人员的人脸验证结果上传至终端；所述考勤校验单元基于被考勤人员的考勤方式，对被考勤人员进行人脸验证，包括以下步骤：A1、拍摄被考勤人员的完整脸部信息；A2、对完整脸部信息进行索引色编码，得到完整脸部信息对应的索引矩阵；A3、基于完整脸部信息对应的索引矩阵，确定完整脸部信息的脸部特征值；A4、基于完整脸部信息的脸部特征值，对完整脸部信息与数据库的预存脸部信息进行比对，确定被考勤人员的人脸验证结果；所述A3包括以下子步骤：A31、从完整脸部信息对应的索引矩阵中随机选取一个元素，作为重构系数；A32、利用重构系数对完整脸部信息中各个像素点进行重构，并将完整脸部信息中每一行所有像素点重构后的像素值的标准差作为每一行的重构脸部值；A33、计算索引矩阵中每一列向量的二范数，作为每一列的特征值；A34、根据完整脸部信息中每一行的重构脸部值以及索引矩阵中每一列的特征值，确定完整脸部信息的脸部特征值；所述A32中，完整脸部信息中第i个像素点重构后的像素值Pi的计算公式为： ；式中，pi表示完整脸部信息中第i个像素点重构前的像素值，max·表示最大值函数，min·表示最小值函数，NEW表示重构系数；所述A34中，完整脸部信息的脸部特征值Z的计算公式为： ；式中，ym表示索引矩阵中第m列的特征值，Pi表示完整脸部信息中第i个像素点重构后的像素值，I表示完整脸部信息的像素点个数，M表示索引矩阵的列数。

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