用于考勤机的身份识别方法技术

本发明专利技术公开了一种用于考勤机的身份识别方法，包括获取所有员工的身份识别信息、历史上下班时间信息和理论上下班时间信息并存储；抽取各个员工的身份识别信息中与其他所有员工的身份识别信息均不同的特殊部分身份识别信息并存储；对所有员工的历史上下班时间信息进行数据清洗并存储；对获取的员工身份识别信息与数据库中存储的员工身份识别信息进行比对，依据身份识别时间、特殊部分身份识别信息和所有身份识别信息完成员工身份信息的识别。本发明专利技术通过员工的区别身份识别特征信息的提取，并结合员工上下班时间进行多层次、有优先级的进行身份信息设备与比对，从而实现了员工身份的快速识别和比对。

【技术实现步骤摘要】
用于考勤机的身份识别方法
本专利技术具体涉及一种用于考勤机的身份识别方法。
技术介绍
随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，考勤机、打卡机等也在人们的生产和生活中越来越多的进行了使用。考勤机、打卡机等设备，其主要的工作原理如下：首先采集员工的特征识别信息，比如现在非常流行的指纹机或者面部识别机等，其首选采集员工的指纹或者面部信息并存储到数据库中，然后下次员工进行面部识别打卡或者指纹识别打卡时，考勤机或者打卡机将打卡时读取到的数据与数据库中的数据进行对比，即可识别出该打卡记录是否能够在数据库中进行数据匹配，从而实现考勤或者打卡的目的。但是，随着现有的企业发展越来越快，企业员工数目也越来越大，这使得传统的打卡机或者考勤机在进行身份识别时，耗时较久，从而造成员工在考勤机或者打卡机前排队的情况。这不仅严重占用了员工的时间，而且也造成了人员的拥堵，埋下了潜在的安全隐患。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够快速识别员工特征，从而加快考勤机或者打卡机等身份识别设备的特征识别速度的用于考勤机的身份识别方法。本专利技术提供的这种用于考勤机的身份识别方法，包括如下步骤：S1.获取所有员工的身份识别信息、历史上班时间信息T1、历史下班时间信息T2和员工的理论上班时间信息T11和理论下班时间信息T22，并存储在数据库中；S2.将存储的所有员工的身份识别信息进行比对，抽取出各个员工的身份识别信息中与其他所有员工的身份识别信息均不同的特殊部分身份识别信息，并在数据库中将该特殊部分身份识别信息单独进行存储；S3.对所有员工的历史上班时间信息和历史下班时间信息，均采用如下规则步骤进行处理，并进行存储：A.遍历员工i的所有历史上班时间信息和历史下班时间信息，并将历史上班时间信息中与员工理论上班时间信息的差值在15分钟以外的信息剔除，将历史下班时间信息中与员工理论下班时间信息的差值在30分钟以外的信息剔除；B.将A中所有保留的历史上班时间信息求取平均值并进行存储，同时将A中所有保留的历史下班时间信息求取平均值并进行存储；S4.在某员工进行身份识别时，采用如下步骤对获取的员工身份识别信息与数据库中存储的员工身份识别信息进行比对，从而完成员工身份信息的识别：a.获取该员工进行身份识别时的时间和待识别身份信息数据；b.遍历数据库，将步骤a中身份识别的时间与数据库中存储的历史上班时间信息、历史下班时间信息进行比对，并将待识别身份信息数据优先与数据库中存储的历史上班时间信息和历史下班时间信息中差距在±5分钟的身份识别信息数据进行比对；c.进行身份数据信息比对时，首先将步骤b中确认的数据库中存储的特殊部分身份识别信息与步骤a获取的待识别身份信息数据进行比对；若比对通过，则身份识别通过；若比对未通过，则将步骤b中确认的数据库中其他未比对的身份识别数据信息与步骤a获取的待识别身份信息数据进行比对；若比对通过，则身份识别通过；c.将时间差距依次调整为±10分钟和±15分钟，再重复步骤b~c进行身份信息数据比对；d.将剩余所有未必对的身份识别数据信息与待识别身份信息数据进行比对，从而完成身份识别。所述的用于考勤机的身份识别方法，还包括如下步骤：S5.将身份识别完成后的数据库中的身份识别数据信息进行标记；下次进行身份识别时，最后再采用该身份识别数据信息进行身份识别；所述的对数据库中的身份识别数据信息进行标记的时间为半小时；S6.记录员工进行身份识别信息认证的时间并加入历史上班时间信息或历史下班时间信息，提高身份识别时间的数据基数。所述的身份识别信息包括指纹信息、人脸信息、视网膜信息、虹膜信息、DNA信息和手指静脉信息。本专利技术提供的这种用于考勤机的身份识别方法，通过员工的区别身份识别特征信息的提取，并结合员工上下班时间进行多层次、有优先级的进行身份信息设备与比对，从而实现了员工身份的快速识别和比对。附图说明图1为本专利技术方法的流程图。具体实施方式如图1所示为本专利技术的方法流程图：本专利技术提供的这种用于考勤机的身份识别方法，包括如下步骤：S1.获取所有员工的身份识别信息（可以根据需要选择具体一种或某几种身份识别信息，而身份识别信息则包括指纹信息、人脸信息、视网膜信息、虹膜信息、DNA信息和手指静脉信息）、历史上班时间信息T1、历史下班时间信息T2和员工的理论上班时间信息T11和理论下班时间信息T22，并存储在数据库中；S2.将存储的所有员工的身份识别信息进行比对，抽取出各个员工的身份识别信息中与其他所有员工的身份识别信息均不同的特殊部分身份识别信息，并在数据库中将该特殊部分身份识别信息单独进行存储；S3.对所有员工的历史上班时间信息和历史下班时间信息，均采用如下规则步骤进行处理，并进行存储：A.遍历员工i的所有历史上班时间信息和历史下班时间信息，并将历史上班时间信息中与员工理论上班时间信息的差值在15分钟以外的信息剔除，将历史下班时间信息中与员工理论下班时间信息的差值在30分钟以外的信息剔除；B.将A中所有保留的历史上班时间信息求取平均值并进行存储，同时将A中所有保留的历史下班时间信息求取平均值并进行存储；S4.在某员工进行身份识别时，采用如下步骤对获取的员工身份识别信息与数据库中存储的员工身份识别信息进行比对，从而完成员工身份信息的识别：a.获取该员工进行身份识别时的时间和待识别身份信息数据；b.遍历数据库，将步骤a中身份识别的时间与数据库中存储的历史上班时间信息、历史下班时间信息进行比对，并将待识别身份信息数据优先与数据库中存储的历史上班时间信息和历史下班时间信息中差距在±5分钟的身份识别信息数据进行比对；之所以选择以身份识别时间作为第一优先项进行身份识别比对，其原因在于：由于上班时间往往较早，因此上班时大部分员工一般都不会提前太早或者迟到；而随着我国经济技术的发展，地铁、城规、公交等公共交通越来越发达，而短时间内城市交通状况也不会改变太多，因此现在上班时的身份识别时间往往都相对比较集中，比如员工A往往集中在8:10~8:15之间到公司等；而且随着地铁、城规等轨道交通的大力发展，更加使得员工到达公司的时间更为精确；而下班时，大部分员工都会准时下班，或者推后一定时间再走，从而避开下班的晚高峰或者身份识别的高峰，因此员工下班的时间也会相对精确；所以选择身份识别的时间作为第一优先级；c.进行身份数据信息比对时，首先将步骤b中确认的数据库中存储的特殊部分身份识别信息与步骤a获取的待识别身份信息数据进行比对；若比对通过，则身份识别通过；若比对未通过，则将步骤b中确认的数据库中其他未比对的身份识别数据信息与步骤a获取的待识别身份信息数据进行比对；若比对通过，则身份识别通过；d.将时间差距依次调整为±10分钟和±15分钟，再重复步骤b~c进行身份信息数据比对；e.将剩余所有未必对的身份识别数据信息与待识别身份信息数据进行比对，从而完成身份识别；S5.将身份识别完成后的数据库中的身份识别数据信息进行标记；下次进行身份识别时，最后再采用该身份识别数据信息进行身份识别；所述的对数据库中的身份识别数据信息进行标记的时间为半小时；S6.记录员工进行身份识别信息认证的时间并加入历史上班时间信息或历史下班时间信息，提高身份识别时间的数据基数。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于考勤机的身份识别方法，包括如下步骤：S1. 获取所有员工的身份识别信息、历史上班时间信息T1、历史下班时间信息T2和员工的理论上班时间信息T11和理论下班时间信息T22，并存储在数据库中；S2. 将存储的所有员工的身份识别信息进行比对，抽取出各个员工的身份识别信息中与其他所有员工的身份识别信息均不同的特殊部分身份识别信息，并在数据库中将该特殊部分身份识别信息单独进行存储；S3. 对所有员工的历史上班时间信息和历史下班时间信息，均采用如下规则步骤进行处理，并进行存储：A. 遍历员工i的所有历史上班时间信息和历史下班时间信息，并将历史上班时间信息中与员工理论上班时间信息的差值在15分钟以外的信息剔除，将历史下班时间信息中与员工理论下班时间信息的差值在30分钟以外的信息剔除；B. 将A中所有保留的历史上班时间信息求取平均值并进行存储，同时将A中所有保留的历史下班时间信息求取平均值并进行存储；S4. 在某员工进行身份识别时，采用如下步骤对获取的员工身份识别信息与数据库中存储的员工身份识别信息进行比对，从而完成员工身份信息的识别：a. 获取该员工进行身份识别时的时间和待识别身份信息数据；b. 遍历数据库，将步骤a中身份识别的时间与数据库中存储的历史上班时间信息、历史下班时间信息进行比对，并将待识别身份信息数据优先与数据库中存储的历史上班时间信息和历史下班时间信息中差距在±5分钟的身份识别信息数据进行比对；c. 进行身份数据信息比对时，首先将步骤b中确认的数据库中存储的特殊部分身份识别信息与步骤a获取的待识别身份信息数据进行比对；若比对通过，则身份识别通过；若比对未通过，则将步骤b中确认的数据库中其他未比对的身份识别数据信息与步骤a获取的待识别身份信息数据进行比对；若比对通过，则身份识别通过；c. 将时间差距依次调整为±10分钟和±15分钟，再重复步骤b~c进行身份信息数据比对；d. 将剩余所有未必对的身份识别数据信息与待识别身份信息数据进行比对，从而完成身份识别。...

【技术特征摘要】
1.一种用于考勤机的身份识别方法，包括如下步骤：S1.获取所有员工的身份识别信息、历史上班时间信息T1、历史下班时间信息T2和员工的理论上班时间信息T11和理论下班时间信息T22，并存储在数据库中；S2.将存储的所有员工的身份识别信息进行比对，抽取出各个员工的身份识别信息中与其他所有员工的身份识别信息均不同的特殊部分身份识别信息，并在数据库中将该特殊部分身份识别信息单独进行存储；S3.对所有员工的历史上班时间信息和历史下班时间信息，均采用如下规则步骤进行处理，并进行存储：A.遍历员工i的所有历史上班时间信息和历史下班时间信息，并将历史上班时间信息中与员工理论上班时间信息的差值在15分钟以外的信息剔除，将历史下班时间信息中与员工理论下班时间信息的差值在30分钟以外的信息剔除；B.将A中所有保留的历史上班时间信息求取平均值并进行存储，同时将A中所有保留的历史下班时间信息求取平均值并进行存储；S4.在某员工进行身份识别时，采用如下步骤对获取的员工身份识别信息与数据库中存储的员工身份识别信息进行比对，从而完成员工身份信息的识别：a.获取该员工进行身份识别时的时间和待识别身份信息数据；b.遍历数据库，将步骤a中身份识别的时间与数据库中存储的历史上班时间信息、历史下班时间信息进行比对，并将...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雨岚，
申请(专利权)人：张雨岚，
类型：发明
国别省市：湖南,43