人臉識別考勤機是利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學的原理進行分析并建立人臉特征模板。當已登記的人員從人臉識別機前走過，它會有語音提示“你好”或者人員的姓名表示考勤已成功。 而且，它還有擁有圖像更新功能，若將正采取的圖像作為第一人臉，存儲的為第二人臉，如果第一人臉圖像與第二人臉圖像相一致，人臉識別考勤機將自動儲存第一人臉圖像來更新該第二人臉圖像。該法可保持用戶臉部圖像的更新，降低了臉部外形改變對識別的影響，增加了識別的準確率。

  由于每個人的這些特征都不相同，因此利用人體的這些獨特的生理特征可以準確地識別每個人的身份。

  隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，人們開發(fā)了指紋識別、聲音識別、掌形識別、簽名識別、眼紋（視網(wǎng)膜）識別等多種生物識別技術(shù)，目前許多技術(shù)都己經(jīng)成熟并得以應用。

  人臉檢測分為參考模板、人臉規(guī)則、樣本學習、膚色模型與特征子臉等方法。參考模板方法首先設計一個或數(shù)個標準人臉模板，然后計算測試樣本與標準模板之間的匹配程度，通過閥值來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，人臉規(guī)則即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣本是否包含人臉；樣本學習則采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法，通過對人臉樣本集和非人臉樣本集的學習產(chǎn)生分類器；膚色模型依據(jù)人臉膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測；特征子臉將所有人臉集合視為一個人臉子空間，基于檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在人臉。

  正常來說，人臉識別閘機在安裝的時候要注意不要強光對射，如果人臉識別閘機在安裝的時候，后期遇到強光，在掃描人臉的時候會有些誤差。人臉識別閘機的識別距離一般在0.5-5米之間，所以不會影響到通行的效率，能夠提供各方面的人臉識別閘機的解決方案。