Prieigos kontrolės veido atpažinimo laiko lankomumo sistemos savybės

1) Modulinės sistemos struktūros funkcija.

Prieigos kontrolės veido atpažinimo laiko lankomumo sistema priima modulinę struktūrą „serverio + darbo vietos“, kuri yra patogi skirtingiems intelektualiems departamentams atlikti nepriklausomą valdymą pagal jų autoritetą ir išvengti valdžios perėjimo ir valdymo painiavos reiškinio. Pavyzdžiui, duomenų serveris yra specialiai naudojamas keitimosi duomenimis ir saugojimui; Priežiūros darbo vieta naudojama prieigos kontrolės veido atpažinimo laiko lankomumo sistemos priežiūrai; Taikymo darbo vieta naudojama keleivių ir darbuotojų valdymui;

2) Galinga funkcija neprisijungus
„Pixel Face“ atpažinimo laiko lankomumo prieigos valdymo valdymo sistema turi galingą funkciją neprisijungus. Kai aparatūros sistema ir prieigos valdymo sistema negali normaliai bendrauti, prieigos valdymo sistema vis tiek gali būti naudojama normaliai, nepaveikiant keleivių įrašo ir išėjimo. Aparatūros valdiklio saugojimo talpa gali pasiekti iki 100 000 nuotraukų ir 100 000 istorinių įrašų, o tai nesukels duomenų praradimo dėl trumpalaikių ryšių gedimų.
3) Galinga jungčių funkcija
Prieigos kontrolės veido atpažinimo laiko lankomumo sistema turi galingą jungčių funkciją, kuri gali sklandžiai susieti su veido atpažinimo laiko lankomumu, balso transliacija ir kita įranga. Kai sistema suaktyvins aliarmą, ji automatiškai išsaugos nuotraukas vietoje ir balso transliacijas, kad būtų galima nurodyti balso raginimus. Pavyzdžiui, kai į kanalą patekti naudojama nelegali kortelė, prieigos valdymo veido atpažinimo ir lankomumo sistema automatiškai atlieka vaizdo fiksavimo ir balso raginimus, o tuo pačiu metu nuorodos garso ir šviesos aliarmai.
4) Giluminio mokymosi veido atpažinimo laiko lankymas, pagrįstas „Face Big Data“, o tai labai pagerina sistemos tvirtumą ir atpažinimo tikslumą.
Veido atpažinimo laiko lankomumo algoritmas naudoja giluminio mokymosi režimą, pagrįstą nervų tinklu. Naudodamas daugybę paprastų apdorojimo vienetų, sujungtų, kad sudarytų sudėtingą prieigos kontrolės veido atpažinimo ir lankomumo sistemą, jis imituoja žmonių mokymą pasiekti mokymosi procese. Naudojant formos ypatybes, pilkos spalvos savybes, odos tekstūros ypatybes ir kitas tradicines savybes bei suliejimą, naudojant erdvinę analizę ir planavimo mokymosi technologiją, siekiant pasiekti aukštą našumą, aukštą tikslumą, didelį tvirtumą, patikimą veido palyginimo algoritmą;
Remdamiesi praktiniais saugumo, visuomenės saugumo, švietimo, finansų ir kitų pramonės šakų pritaikymais, mes jau turime šimtus milijonų susidurti su skirtingos kokybės, laikysenos, šviesos, lyties ir kt. Didžiojo duomenų, naudodamiesi didžiuliais duomenimis, naudodamiesi giliu mokymu , automatinis mokymasis gauti žmogaus veido ypatybes. Po to, kai buvo mokomas daugybės teigiamų ir neigiamų imties duomenų, algoritmas turi akivaizdžių tikslumo, gedimų tolerancijos, tvirtumo ir kt. Privalumų, jį išbandė daugybė didelio masto projektų ir visiškai atitinka tikrąjį taikymą.
5) Pateikite galingus veido vaizdo išankstinio apdorojimo įrankius
Kuriant sekimo sąrašo duomenų bazę, nuotraukų kokybė yra nevienoda, o nuotraukų vaizdus galima automatiškai arba rankiniu būdu apdoroti, kad jos atitiktų atitinkamus standartus ir reikalavimus. Veido nuotraukų apdorojimo funkcijos yra šios:
Tai palaiko dirbtinį veido nuotraukų apkarpymą per papildinius ar kitus metodus.
Palaikymo iškvietimas trečiųjų šalių vaizdo apdorojimo ir analizės įrankiais.
Vaizdo apdorojimo įrankiai apima: spalvų apdorojimą, ryškumo reguliavimą, kontrasto reguliavimą, prisotinimo reguliavimą, aštrumo reguliavimą, spalvų reguliavimą, žuvų akių korekciją, šviesos balansą, trintuką, fono valymą, originalią vaizdo atkūrimą, pasėlių kūrimo įrankius, super skiriamąją gebą, automatinį daugiapakopį ryškumą, Automatinis daugiapakopis kontrastas, automatinis kelių lygių prisotinimas, automatinis daugiapakopis aštrumas ir kt.