指纹签到考勤机是什么设备

❶ 什么是指纹考勤机

就输入指纹，确定你是否按时上班，来统计考勤的！
通常情况这个机器在用之前要先输入指纹，让机器记住，然后设定工作时间，例如你早上上班是八点，那么设定的时间就是早上八点，你每天上班就要在八点之前在考勤机上输入指纹，这样就算你是正常上班，如果你晚于八点，就是迟到，不输入就是矿工。这个就是比较精确比较方便，省去人力的一种考勤方式。

❷ 指纹考勤机是通过什么技术来完成的

指纹识别技术主要涉及四个功能
读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。 有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。指纹其实是比较复杂的。 与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。 但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。指纹的特征我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括：基本纹路图案环型（loop）,弓型（arch）,螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
模式区
（PatternArea）模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。Aetex的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。 核心点（CorePoint）核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。 三角点（Delta）三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开始之处。 式样线（TypeLines）式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。
纹数
（RidgeCount）指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。局部特征局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--节点，却不可能完全相同节点（MinutiaPoints）指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为"节点"。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。
指纹上的节点有四种不同特性
1.分类-节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点 A.终结点（Ending）--一条纹路在此终结。 B.分叉点（Bifurcation）--一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。 C.分歧点（RidgeDivergence）--两条平行的纹路在此分开。 D.孤立点（DotorIsland）--一条特别短的纹路，以至于成为一点 E.环点（Enclosure）--一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点 F.短纹（ShortRidge）--一端较短但不至于成为一点的纹路， 2.方向（Orientation）--节点可以朝着一定的方向。 3.曲率（Curvature）--描述纹路方向改变的速度。 4.位置（Position）--节点的位置通过（x,y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。
指纹识别技术介绍
从“指纹”到“指纹术”的研究，经历了漫长的过程。指纹技术形成之后，又经过了从人工识别技术到自动化识别技术的发展转变。随着计算机图像处理技术和信息技术的发展，指纹识别技术逐渐进入IT技术领域，与众多计算机信息系统结合在一起，被广泛应用起来。本章介绍指纹识别技术的主要技术构成。
编辑本段几个重要概念
指纹识别技术作为一个新的IT技术领域，自身具有许多新的概念。了解指纹识别技术的概念有助于准确的理解指纹识别技术。
指纹识别系统
指纹识别系统经过人工识别到机器识别的发展之后，进入自动识别阶段，称为自动指纹识别系统（AFIS）。一个典型的自动指纹识别系统，包括与人交互的前端子系统――自动指纹采集设备、完成指纹图像处理和特征值提取的后台子系统，以及用于指纹库存储的数据库子系统。当后台子系统用于指纹注册过程时，可以称为指纹注册子系统。当它用于指纹辨识过程时，称为指纹辨识子系统。
注册与匹配
指纹注册又叫指纹登记。是从指纹图像中提取指纹特征值，形成指纹特征值模板，并与人的身份信息结合起来，存储在指纹识别系统中的过程。它相当于为指纹报户口。所以指纹注册的时候，需要保证指纹与身份信息之间的正确对应。尤其对于政府、社团、公司等单位进行指纹注册时，防止冒名顶替，避免指纹与身份信息关联错误，是非常重要的。因此在这类指纹应用中，指纹登记的过程，需要现场督导人员参与。甚至把督导人的指纹采集到系统中，作为注册者指纹特征值模板的组成部分，以示职责之重要，并为后续责任审计提供依据。
识别与验证
识别与验证并不是指纹识别算法领域的问题，而是指纹识别系统的问题。指纹识别是指在1：N模式下匹配指纹特征值。它是从多个指纹模板中识别出一个特定指纹的过程。其结果是，“有”或者“没有”。有时会给出“是谁”的信息。 指纹验证是指在1：1模式下匹配指纹特征值。它是拿待比对的指纹特征模板与事先存在的另一个指纹特征模板进行一次匹配的过程。其结果是“是不是”。在一个系统中既可以采用1：1模式也可以采用1：N模式，这是取决于应用系统的特点和要求。有时候还可以业务模式的需要，把1:N模式转化为1:1模式以提高系统安全性和比对速度。[3]
FRR与FAR
FRR（False Rejection Rate）和FAR（False Acceptance Rate）是用来评估指纹识别算法性能的两个主要参数。FRR和FAR有时被用来评价一个指纹识别系统的性能，其实这并不贴切。指纹识别系统的性能除了受指纹算法的影响外，指纹采集设备的性能对FRR和FAR的影响也是不能忽视的。 FRR通俗叫法是拒真率的意思，标准称谓是FNMR（False Non-Match Rate 不匹配率）。可以通俗的理解为“把应该相互匹配成功的指纹当成不能匹配的指纹”的概率。对指纹算法的性能测量是在给定指纹库的情况下进行测量的。用于测量的指纹库一般由FVC（国际指纹识别算法大赛）组织者给定。FVC在作指纹识别算法性能测试时，并无外界指纹输入，是使用标准的指纹图像库来测试的。所以FNMR是在没有连接指纹采集设备的情况下得出的测试值。本节的其它参数也都是在这一前提下得出的。 假定指纹库中有100个不同ID的手指，每个手指注册有3枚指纹，则该指纹库中共有300枚指纹。假定P1表示手指1的ID，则其三次注册的指纹用P1-F1,P1-F2,P1-F3来表示。FNMR是指把指纹库中的同一个手指的3枚指纹两两比较，即P1-F1与P1-F2匹配，P1-F1与P1-F3匹配，P1-F2与P1-F3匹配，P1-F2与P1-F1匹配，P1-F3与P1-F1匹配，P1-F3与P1-F2匹配，共有6种匹配方式。把所有100个手指在其内部均作6种匹配，共6x100=600次匹配。理论情况下，600次匹配均能正确匹配，匹配的成功率为100%。实际上因为同一手指的3枚指纹图像不可能完全一样，所以有一个匹配相似度问题。假定我们把匹配成功的相似度设为>90%，就是说当相似度大于90%时，表示匹配成功。然后我们从600次匹配中，找出多少次相似度在90%以上的，这个数值就表示匹配成功的次数，假定为570次。600次中其余的表示没有匹配成功的次数，为600-570=30次。则匹配失败率，就是30/600=5%。 对于指纹识别算法来讲，在指纹库确定的情况下，其匹配失败率FNMR是一定的。当指纹库发生变化，其FNMR也会有变化。所以国际上是以FVC公布的指纹库为统一的测试库，在该测试库中测试出来的FNMR结果作为衡量指纹算法性能的标准参考。 FAR一般称为认假率，其标准称谓是FMR（False Match Rate 错误匹配率）。FMR是用来评估指纹识别算法性能的最重要参数。可以通俗的理解为“把不应该匹配的指纹当成匹配的指纹”的概率。 同样以前段中的指纹库为例。把库中的每个指纹，与除自己之外的其它所有指纹进行匹配，匹配的总次数，即3x99x3x100=89100次。理论情况下，匹配成功次数为6x100=600次，匹配失败次数应为89100-600=88500次。假定由于指纹算法性能的原因，把本应该匹配失败的判为匹配成功，若假定这种错误次数为100次。则错误接受率FAR为100/89100=0.11%。匹配失败次数是因判定相似的条件严格程度而变化的。当匹配成功的筛选条件，即门限值提高时，FAR会降低。 FAR也与指纹库相关。所以在FVC大赛中，有4个指纹库用于测试，并取平均值。其中有一个指纹库是人工生成的，以排除采集设备不同导致的指纹图像质量不同对算法效能的影响。 在同一个指纹库中，对同一个算法来讲，需要设定一个阈值，作为判定相似的标准。当相似度大于这个阈值时，表示匹配成功，否则表示匹配失败。FNMR是随阈值增大而增大的，即判定相似的门槛值越高，则真的指纹判定为假的机率越大。反之，FMR是随阈值增大而减小的，即随着判定相似度的门槛值越高，把假的指纹判定为真的概率会越小。FAR与FRR成反比。根据2004年FVC大赛测试结果，一般当FMR是1/1000量级时，FNMR是5/100左右。也就是100个手指的指纹库中，进行1000次匹配，有可能发生一次匹配错误，即认错。进行100次匹配，有可能出现5次匹配失败，即不认。
EER
EER（Equal Error Rate）是相等错误率的意思。这个参数一般在普通场合不大使用。EER主要用于评价指纹算法整体效能的指标。也就是把FAR、FRR两个参数统一为一个参数，来衡量指纹算法的整体性能。FAR和FRR是同一个算法系统的两个参数，把它放在同一个坐标中，如图30所示。FAR是随阈值增大而减小的，FRR是随阈值增大而增大的。因此它们一定有交点。这个点是在某个阈值下的FAR与FRR等值的点。习惯上用这一点的值来衡量算法的综合性能。对于一个更优的指纹算法，希望在相同阈值情况下，FAR和FRR都越小越好。 把FAR和FRR曲线都向下平移。同时相交点ERR也向下平移。所以EER值越小的时候，表示算法的整体性能越高。 由于当FRR与FAR相交时对应的阈值都很小，也就是说此时的相似度阈值连30%都不到。实际使用中的阈值至少设在80%以上，所以EER值并不被用在大众化场合来描述指纹算法的性能，只是在竞赛排名中使用。
拒登率
拒登率一般使用较少，在指纹识别术语中，它是一个意思相对比较含糊的词。在世界指纹算法大赛中，有个参数叫拒绝注册率，有时被称为拒登率，用来衡量指纹识别算法对指纹图像质量的挑剔程度，用REJENROLL。表示。在给定的指纹数量，如100枚指纹图像中，可以成功注册或称为建档的指纹，如果是99，则REJENROLL ＝ 1%。对FVC大赛给出的标准指纹库来讲，绝大多数的指纹算法都可以建档成功，即REJENROLL 为0.00％。 在另外一种场合，拒登率通常被解释为指纹识别系统（包含指纹采集设备）不接受指纹注册的概率。这种情况下，拒绝注册的因素，除了算法本身的原因外，更多的受指纹采集设备的成像能力的影响。指纹采集设备输出的指纹图像质量越好，指纹识别系统的拒登率越低，指纹采集设备输出的指纹图像质量越低，其拒登率越高。[4]
注册时间和匹配时间
注册时间是用来衡量指纹算法性能的另一个指标。它是指从输入指纹图像到指纹建档成功（注册成功）的时间。根据FVC大赛的结果，一般的指纹算法注册时间在0.5秒以内，这也是FVC以参加LIGHT组比赛的算法提出的参赛资格之一。 匹配时间有时称为比对速度，是用来指示指纹识别算法完成一次匹配所需的时间。它是从指纹图像输入算起到匹配结果输出为止的时间。参加算法大赛的绝大多数算法的匹配时间在0.3秒以内，这个参数与注册时间最小值一起构成LIGHT组的参赛条件。 由于这些时间都是受待测的指纹图像的质量影响，所以一般取多个指纹库的平均值，所以一般拿平均注册时间和平均匹配时间作为衡量依据。

❸ 指纹考勤机是什么原理

照楼主所说,假手指就不必了,外面大部分的指纹考勤机只需要用胶纸粘上有权限的人的手指纹就可以了!这样的指纹机好扔去垃圾桶吧!

❹ 请问指纹的考勤机和打卡式的考勤机有什么区别呢

一物有一利必有一弊。指纹考勤机的核心部件是指纹采集仪，也就是指纹头，无论是进口产品还是国产的，指纹采集仪都是要和使用者的指头接触的，其质量的好坏对指纹的清洁度、质量等有着不同的要求。另外由于考勤运算处理速度方面等原因，一般指纹考勤机适合于200人内的办公环境较好的场合使用。
射频卡考勤机则在反映速度、使用环境方面优于指纹考勤机，但弱点是很难解决代打卡的问题。

❺ 指纹考勤机和人脸识别考勤机有什么不同哪种

指纹考勤机和人脸识别考勤机最主要的不同是考勤方式。指纹考勤为接触性打卡，需要手指进行识别；人脸识别考勤机事先只需采集员工的面像，并建立档案，当员工上下班站在人脸识别考勤机的识别区域内，考勤机上就会快速的记录考勤状况并保存记录。

人脸识别门禁考勤管理三大优势：

1、天然性：该人脸识别方式同人类进行个别辨认时所利用的生物特征相同，是通过调查比较人脸区别和承认身份，而指纹识别和虹膜识别等则不具备天然性。

2、非接触性：相比较其他生物识别技能而言，人脸识别考勤系统对错接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时可以满意在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判别及识别。

3、非强制性：被识别的人脸图像信息可以主动获取而不让被测个别发觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息。

人脸识别考勤机建议选择捷易科技，捷易科技面部识别考勤系统可激发员工的积极性，系统设置员工自助APP可以让员工在线申请加班、请假、调休、出差、外勤等事宜，帮助员工便捷处理日常事务性工作，减少纸质申请的繁琐流程，更能提高管理者的工作效率，节省企业用人成本。

❻ 什么是指纹考勤机

考勤系统就是通过指纹来辨别身份，从而实现确认个人考勤记录的目，而指纹考勤机就是那个收集指纹的机器。

❼ 指纹打卡机的原理

你很有才啊~~实际上
读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰，再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，即指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。这些数据，通常称为模板。通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。采集设备（即取像设备）分成几类：光学、半导体传感器和其他。
简单点说就是先把指纹照下来处理为数据然后与以前的数据库中的对比~~~

❽ 签到机指纹考勤机p c分别是什么意思

一般是指指纹考勤机，网页考勤，还有手机APP考勤，点将台云考勤就是这样的！