网络指纹考勤系统的设计与实现

针对现有课堂考勤方式的不足,如手工工作量大、代人考勤难以检测,以及数据统计难以及时、准确等缺点,提出一种基于指纹识别的网络考勤系统。对指纹识别原理进行了简要的介绍,并探讨了网络指纹考勤系统的软件设计及其实现。实验结果表明,网络指纹考勤系统比传统的考勤系统具有更好的效率和实用性。     

基于ZigBee无线通信网络的指纹考勤网络设计

本文阐述了使用ZigBee模块和指纹识别模块设计基于ZigBee无线通信网络的指纹考勤网络。指纹模块和ZigBee终端通过UART连接,使用ZigBee终端实现对指纹识别模块的控制。ZigBee网络程序是基于TI的ZigBee2006协议栈zstack开发的,实现协调器与终端间的无线数据传输。通过上位机下载指纹模板和按键的操作,实现多点人员指纹考勤：     

基于ASP.NET指纹考勤管理系统的分析应用

本文主要是介绍一款指纹考勤管理系统。该系统通过指纹识别来验证相关人员的身份。文中主要介绍了指纹识别系统的功能结构,该系统主要具有签到、请假、定时反馈信息、智能短信提醒等功能,同时也对指纹识别技术在指纹考勤管理系统实现过程中的应用做了一些概述。     

基于指纹识别的企业员工考勤系统的设计

提出了一种基于指纹识别的企业员工考勤系统的设计方案。该系统利用指纹识别技术,能够彻底解决代打卡的问题,保证考勤数据的真实性;另外,该系统所实现的分布式指纹考勤,便于管理者实时监控员工在岗状况和及时获得考勤统计信息。     

网络在线指纹考勤系统可用性措施

针对网络在线指纹考勤系统在使用中出现的指纹识别延时过长、需要比对的样本库过大、容易误判及对采集到的指纹质量要求过高等问题,分析并提出三项可用性措施:将指纹识别和银企联名信用卡相结合,使身份认证中指纹的1∶N远程比对转化为1∶1本地比对;采用冗余的指纹模板并自动动态更新;对指纹图像质量评估提出了三项指标及计算方法并将其应用于指纹识别算法中。实际应用效果表明,所提措施及算法能够明显提高在线指纹考勤系统可用性,达到大范围商业应用要求。     

基于C51单片机考勤机设计

指纹识别考勤系统以指纹模板为标志进行身份验证,利用指纹的唯一性彻底根除考勤中存在的虚假现象,有效地杜绝了考勤管理中的人为因素,充分体现了考勤管理的公正,避免了不必要的人事纠纷。本系统采用STC89C52单片机作为主控芯片,液晶LCD12864作为人机交互界面,矩阵键盘输入学号,指纹识别模块作为打卡考勤传感器。以学生上课为例,当学生考勤时输入指纹,系统便可显示学号并记录已考勤人员。管理人员对学生上课考勤信息一目了然,另外本系统保存的信息可随意增加或删除,功能简单实用。     

基于3G/WIFI的远程指纹考勤系统的设计与实现

针对工程质量监督中现有指纹考勤方式的不足,如移动性差、数据不能通过网络及时上传、数据统计不及时、结果展示不直观等缺点,结合某省工程质量监督实际需求,以目前最新的移动指纹设备为基础,提出一种基于3G/WIFI的远程指纹考勤系统。描述系统架构、无线网络指纹考勤终端和WEB服务器端软件设计,最后阐述系统开发过程中的数据同步、指纹识别二次开发等关键技术。系统试运行情况表明,基于3G/WIFI的远程指纹考勤系统具有更好的效率和实用性。     

生物识别系统产品精选

FGR006指纹识别系统，ER-3300-001指纹读卡器，F4Plus高级指纹门禁，JZT-M988指纹门禁，SM-510指纹门禁机，BioTouch400指纹门禁（考勤）机……     

高效指纹考勤系统的研究与设计

针对现有考勤系统中存在的代打卡和班次设计不够灵活等问题，提出了一种基于指纹识别的考勤系统。系统采用的核心算法是对Anil Jain等人提出的细节匹配算法的一种改进，利用指纹细节点的组合解决了指纹识别中普遍存在的非线性形变问题。系统采用面向对象设计方法，后台数据库可以设置多种。实验和测试结果表明，这种基于自动指纹识别技术的考核系统能够满足现代办公的需求。     

基于STC单片机的指纹考勤系统设计

利用STC单片机和指纹采集模块,设计了一个基于指纹识别技术的考勤系统。该系统以单片机为控制核心,采用软、硬件模块化的设计思想,实现了用户指纹信息的自动识别,且具有语音提示、U盘存储等功能。     

基于RSS场景指纹的ZigBee无线传感器网的定位方法

分析Z igBee无线传感器网络的基于信号强度测距法（RSSI）及场景指纹法,提出RSS场景指纹定位方法,该方法融合了上述两种定位方法的特点,即采用RSS＂场景特征信息＂作为定位场景＂指纹信息＂,以此建立＂指纹信息＂数据库,最后用最近邻居匹配算法实现定位。通过应用表明,RSS场景指纹定位方法具有定位精度高、自适应性及容错性强,且满足低成本、低功耗及易于实现的特点。     

网络指纹考勤管理系统的设计与实现

提出了一种基于网络环境的指纹考勤系统的设计与实现方案。该系统可实现多办公地点分布式指纹考勤,实时上传考勤签到数据,自动生成考勤记录,及时反馈员工在岗状况和考勤结果,并支持和其他管理信息系统的集成。     

智慧校园环境下学生指纹考勤 智能管理功能的设计

With the development of science and technology, the information construction of many universities has begun to move from digital campus to smart campus. Attendance management system is an important part of the construction of smart campus and plays an important role in teaching management. Fingerprint attendance has been very widely used nowadays. It has the advantages of biometric characteristic, but it is difficult to apply to the university students' attendance management. The fingerprint attendance system based on the intelligent management mode can integrate the fingerprint attendance into the intelligent campus environment through three sub-function: automatic attendance, fingerprint attendance machine network monitoring and attendance inquiry, to en- hance the efficiency of student attendance management.     

基于B/S结构的嵌入式指纹识别及管理终端分析

指纹识别是识别技术中安全可靠性比较高的一种技术,它以生物特性为依据,因为人体指纹是唯一的,并且不会出现变化,所以,指纹识别系统的应用范围越来越广.本文主要分析了基于B/S结构的嵌入式指纹识别及管理终端,希望可以提供一些有价值的参考意见.     

基于B／S构架的铁路站段指纹考勤系统设计

随着B／S结构的提出与快速发展,跨区域大规模数据访问越来越趋于简单化、模块化。铁路站段整合后出现了很多地理位置不属于同一行政区域的大型站段,这给职工考勤带来了很大困难。利用日益成熟的指纹识别技术,建立一套基于B／S结构指纹考勤管理系统对于铁路大站段人事考勤管理必将事半功倍。     

数字指纹技术研究进展

本文对数字指纹技术的应用及国内外的研究进展做了综述。首先简单介绍了数字指纹系统及其在版权保护 上的应用。然后分别介绍了传统的数字指纹技术,以及新型的基于多用户通信技术的指纹技术。指出了当前数字指纹技术存 在的不足,提出数字指纹技术今后的发展方向是以通信技术的角度作为切入点来研究对抗合谋攻击问题。     

Biometric recognition: our hands, eyes, and faces give us away

The author considers how there are a growing number of applications of automated fingerprint identification. He discusses several other biometric methods of identification, including hand, facial, and eye recognition. For some applications, these methods are better than fingerprint identification, since they require smaller data signatures, may cost less, and avoid the criminal stigma of fingerprinting     

基于深度学习的网络空间操作系统识别技术研究

在网络空间精准、快速、全面地进行网络资产探测是实现数字资产安全有效管理的前提,而识别操作系统是网络资产探测的基础,通过对流量中的操作系统信息的识别可以对已知漏洞进行预防范。本文主要提供了一种基于卷积神经网络的操作系统指纹快速识别方法,设计和构建了以ReLU函数作为激活函数的二层卷积模型且增加了BN层、池化层、全连接层,通过使用流量探测分析工具p0f将其指纹库操作系统指纹数据作为训练集,对收集到的流量数据作为测试集进行指纹识别测试,并将SVM方法和决策树方法与本文构建模型进行对照组实验。实验结果表明,本文操作系统识别模型具有较高的收敛速度和准确率,且平均判别准确率相比于SVM算法和C4.5决策树算法提高了13和6个百分点,证明本文研究的模型在操作系统识别方面具有良好的性能。