[发明专利]一种考勤自动补签方法及装置

权利要求书

1.一种考勤自动补签方法，其特征在于，具有如下步骤：

S1、安装采集摄像头并采集数据；

S2、数据处理；

S3、特征提取；

S4、确定分类标记；

S5、设计分类器模型；

S6、优化分类器；

S7、生成补签审批结果。

2.根据权利要求1所述的一种考勤自动补签方法，其特征在于，在步骤S1中，企业各必经的出入口处安装采集摄像头，采集人员图像、地点和时间的数据，并将采集的数据上传至指定数据库作为原始数据，所述采集的数据设置有效期。

3.根据权利要求2所述的一种考勤自动补签方法，其特征在于，在步骤S2中，将数据库中原始的人员图像、地点、时间数据进行清洗，去重，剔除冗余数据、脏数据、噪音数据，并将清洗后的数据，存入到系统数据库中。

4.根据权利要求3所述的一种考勤自动补签方法，其特征在于，在步骤S3中，使用特定的机器学习算法，对清洗后的数据进行特征提取，并将所述数据规整成128位的小数据，存入数据库查询表。

5.根据权利要求4所述的一种考勤自动补签方法，其特征在于，在步骤S4中，在企业中员工自传照片到所述系统数据库，按照步骤S3的方式对图片进行特征提取，存储到系统数据库中待比较。

6.根据权利要求5所述的一种考勤自动补签方法，其特征在于，在步骤S5中，将补签员工图像特征数据作为分类标记，将补签员工图像特征数据作为待标记数据，得到分类需要的训练样例，表示为x1＝[x11,x12,x13,…,x1n],对应结果集y＝{L1,L2}，L1表示图像特征可关联，L2表示图像特征不可关联。

7.根据权利要求6所述的一种考勤自动补签方法，其特征在于，所述训练样例利用二分类算法进行分类学习，建立标注模型Y＝f(x)，对于未知的样例x,根据模型可预测吻合的图像，并根据可能性大小计算持有概率，持有概率越大，图像的吻合度也就越高。

8.根据权利要求7所述的一种考勤自动补签方法，其特征在于，在步骤S6中，根据十折交叉验证方式多次训练分类模型，不断优化分类器模型。

9.根据权利要求8所述的一种考勤自动补签方法，其特征在于，在步骤S7中，根据分类器模型的分类结果，如果吻合度达标，则认为摄像头采集到的图像是员工本人，且图像采集时间为企业规定的上班时间之前，则认为员工按时到岗，补签审批通过，否则不通过。

10.一种考勤自动补签装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至9中任一所述的方法。