怎样创建点名场景？

签到荚的---功能是点名与签到，签到荚支持任何用户自主创建各类考勤场景（包括查寝、查课、查自习、活动、会议等），针对点名人自主创建的考勤场景，签到荚允许用户自主设名时间和地点，由系统定时自动开启点名。学生---也能查看到自己权限范围内的考勤统计数据，督促未签到---按时签到。点点时光（武汉）科技有限公司是校园移动考勤信息化的，公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚，结合人脸检测、人脸、人脸识别、检测、gps定位、wifi定位、定位、锚点定位、云计算、移动互联等---技术。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过---镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到---的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法，adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。但是有了“签到荚”，这个事情就非常轻松了，签到荚支持一键统计---功能，只需要动动手指就可以进行数据汇总上报了。人脸检测过程中使用adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

随着计算机技术的发展，---是计算机网络技术与数据库技术的发展，使人们的生活与工作方式发生了很大的改观。网络技术的应用使得计算机之间通信、信息共享成为可能，而数据库技术的应用则为人们提供了数据存储、信息检索、信息分析等功能，从而使得工作更地进行。人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。

数据库始于20世纪60年代，经过40多年的发展，现在已经形成了理论体系，成为计算机软件的一个重要分支。数据库技术体现了当代---的数据管理方法，使计算机的应用真正渗透到---各个部门，在数据处理领域发挥着越来越大的作用。