根據國家安全法規定，為更好的保障工地員工的安全，建筑工地對人臉識別實(shí)名制考勤是一個(gè)重要的改革。基于規則的人臉識別實(shí)名制考勤數據采集可以提高數據收集的有效性。規則則是整個(gè)智慧采集的核心，也是最終決策的基礎依據。通過(guò)規則進(jìn)行分析后，一方面可以將工地人臉識別實(shí)名制考勤決策或者決策后的數據傳輸出去，領(lǐng)一方面可以按照決策做出出局報警。
利用智能化的技術(shù)手段對工地人臉識別實(shí)名制考勤系統獲得監測信息在一定準則下加以自動(dòng)分析、綜合，以完成所需的決策和估計任務(wù)。利用多個(gè)工地人臉識別實(shí)名制考勤系統共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢，提高系統的有效性。
傳統的目標檢測算法采用就滑動(dòng)窗口的候選區域選擇+設計手工特征+分類(lèi)器的思路。然而基于滑動(dòng)窗口的區域選擇策略沒(méi)有針對性，時(shí)間復雜度高，窗口冗余。此外，工地人臉識別實(shí)名制考勤手工設計的特征對于多樣性的變化并沒(méi)有很好的魯棒性，這類(lèi)方法大多通過(guò)對底層視覺(jué)特征，如顏色、輪廓、紋理等特征進(jìn)行直接加權組合的方式來(lái)構造圖像特征。而工地人臉識別實(shí)名制考勤深度學(xué)習算法構造出一個(gè)多層非線(xiàn)性層疊式神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )，能夠很好地模擬視覺(jué)信號從視網(wǎng)膜開(kāi)始逐層處理傳遞，直至大腦深處整個(gè)過(guò)程，對輸入的圖像數據逐級提取特征，通過(guò)大量的訓練數據進(jìn)行學(xué)習，從而達到提升識別準確率的目的。
常見(jiàn)的圖像語(yǔ)義信息提取方法采用圖像語(yǔ)義特征+分類(lèi)器的架構，然而工地人臉識別實(shí)名制考勤視頻圖像內容本身變化的復雜性以及視頻圖像來(lái)源的多源性等因素，是的圖像的底層視覺(jué)特征描述與高層語(yǔ)義特征之間的對應關(guān)系仍然存在極大的分歧，這個(gè)問(wèn)題也被稱(chēng)為語(yǔ)義特征之間的對應關(guān)系仍然存在極大分歧，這個(gè)問(wèn)題而被稱(chēng)為語(yǔ)義鴻溝。而采用深度學(xué)習方法對視頻目標進(jìn)行檢測分類(lèi)，同時(shí)結合工地人臉識別實(shí)名制考勤視頻本身的時(shí)空信息，對視頻進(jìn)行理解、分析，以提取出人類(lèi)思維中所能理解的高層語(yǔ)義，并將海量視頻的語(yǔ)義信息分級組織成為檢索索引的元數據。通過(guò)讀視頻內容的語(yǔ)義理解、語(yǔ)義分析、語(yǔ)義提取的煎熬概述；構建結合時(shí)空信息的視頻語(yǔ)義欲檢索模型。
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