Android人脸考勤机实现原理主要包括以下几个步骤：
采集人脸数据：使用摄像头采集用户的人脸数据，包括照片或视频。
人脸检测与识别：使用人脸检测和识别算法，对采集的人脸数据进行处理，提取并识别人脸特征点。
数据比对：将提取的人脸特征点与已有的人脸数据进行比对，判断是否为已有用户。
考勤记录：如果识别成功，记录用户的考勤信息，包括时间、地点等。
具体实现过程如下：
采集人脸数据：使用Android系统提供的Camera API，获取摄像头的预览画面，并使用OpenCV等图像处理库进行人脸检测和识别。
人脸检测与识别：使用OpenCV等图像处理库进行人脸检测和识别。其中，人脸检测可以使用Haar Cascade等分类器进行检测，人脸识别可以使用LBPH、Eigenface或Fisherface等算法进行识别。
数据比对：将提取的人脸特征点与已有的人脸数据进行比对，判断是否为已有用户。如果是已有用户，则记录考勤信息；如果不是已有用户，则拒绝考勤。
考勤记录：记录用户的考勤信息，包括时间、地点等。可以使用Android系统提供的SQLite数据库进行记录。
需要注意的是，人脸考勤机的实现需要考虑到多个因素，如摄像头的分辨率、光线条件、人脸的姿态等，还需要进行算法优化和实时性处理，才能实现准确、稳定的考勤功能。