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龙图腾网获悉无锡蓝鲨信息科技有限公司申请的专利一种应用于智慧考勤的智能化数据管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119763208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411662532.1，技术领域涉及：G07C1/10；该发明授权一种应用于智慧考勤的智能化数据管理系统及方法是由冯冲;罗瑞娟;宋璇设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于智慧考勤的智能化数据管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于智慧考勤的智能化数据管理系统及方法，涉及人工智能技术领域，本系统包括图像处理模块、标准确定模块、样本匹配模块以及标准更新模块；所述图像处理模块用于采集打卡人员考勤图像并进行人脸识别得到人脸图像；所述标准确定模块用于对人脸图像特征进行提取并形成特征向量标准；所述样本匹配模块用于对新采集到的打卡人员考勤图像进行人脸识别以及特征向量匹配；所述标准更新模块用于根据不同时间打卡人员人脸图像特征向量的变化情况对特征向量标准进行周期性更新。本发明还提出一种方法用于对系统的实现。本发明能够有效改善现有技术中存在的识别过程中缺乏标准更新机制情况。

本发明授权一种应用于智慧考勤的智能化数据管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于智慧考勤的智能化数据管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： Step1、采集打卡人员考勤图像并进行人脸识别得到人脸图像； Step2、对人脸图像特征进行提取并形成特征向量标准； Step3、对新采集到的打卡人员考勤图像进行人脸识别以及特征向量匹配； Step4、根据不同时间打卡人员人脸图像特征向量的变化情况对特征向量标准进行更新； 在步骤Step4中，对于打卡人员D，记录其t～t时刻的考勤图像数据；进行人脸识别得到人脸图像数据，进行特征提取得到特征向量；对特征向量进行标准化处理，得到特征向量[Ft,Ft,...,Ft] 其中，D表示第i个打卡人员；r为正整数，表示打卡人员考勤时刻数量，t表示打卡人员第r次考勤；Ft表示打卡人员D第r次考勤对应的人脸图像特征向量； 构建LSTM时间序列模型： 确定模型参数：输入特征向量维度n，隐藏层单元数h，学习率α； 构建LSTM网络结构：输入层，接收标准化的特征向量；LSTM层，通过LSTM单元捕捉时间序列的长期依赖性；全连接层，将LSTM层的输出映射到预测值； 使用均方误差作为损失函数：；选择优化算法Adam进行模型训练，最小化损失函数；将标准化的特征向量输入LSTM模型，进行前向传播，计算输出；计算损失并进行反向传播，更新模型参数； 其中，u为正整数，u∈{1,2,...,r}，表示时刻的序列；f表示t时刻的真实特征向量；fu,v表示tu时刻的预测特征向量； 更新特征向量标准：； 其中，Fi,update表示打卡人员Di更新后的特征向量标准；Fi,std表示打卡人员Di更新前的特征向量标准；β是平滑因子； 对所有打卡人员的人脸图像特征向量标准进行更新。

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