Карактеристики на системот за присуство на време на препознавање на лицето за контрола на пристап

1) Функција на модуларна структура на системот.

Системот за присуство на време на препознавање на лицето за контрола на лицето, усвојува модуларна структура „сервер + работна станица“, што е погодно за различни интелигентни оддели да вршат независно управување според нивниот авторитет и го избегнува феноменот на преминување на авторитетот и конфузијата во управувањето. На пример, серверот за податоци специјално се користи за размена на податоци и складирање; Работната станица за одржување се користи за одржување на системот за присуство на време на препознавање на лицето за контрола на пристапот; Работната станица за апликација се користи за управување со патници и вработени;

2) Моќна функција за офлајн употреба
Системот за управување со пристапот за пристап на време на прием на време за препознавање на лицето Pixel има моќна офлајн функција. Кога хардверскиот систем и системот за контрола на пристап не можат да комуницираат нормално, системот за контрола на пристап сè уште може да се користи нормално без да влијае на влезот и излезот на патниците. Капацитетот за складирање на контролорот за хардвер може да достигне до 100,000 фотографии и 100,000 историски записи, што нема да предизвика загуба на податоци заради краткорочните неуспеси во комуникацијата.
3) Моќна функција за поврзување
Системот за присуство на време на препознавање на лицето за контрола на лицето има моќна функција за поврзување, која може беспрекорно да се поврзе со присуството на време на препознавање на лицето, гласовно емитување и друга опрема. Кога системот активира аларм, тој автоматски ќе зачува фотографии на лице место и гласовно емитување за гласовни инструкции. На пример, кога нелегална картичка се користи за влегување во каналот, системот за препознавање на лице за контрола на пристап и посетеност автоматски врши снимање на слики и гласовни инструкции, а во исто време и врски звучни и светлосни аларми.
4) Длабоко учење на учењето на времето за препознавање на лицето засновано врз големи податоци на лицето, што во голема мерка ја подобрува робусноста на системот и точноста на препознавањето.
Алгоритмот за присуство на време на препознавање на лицето го усвојува режимот на длабоко учење заснован на нервната мрежа. Со користење на голем број едноставни единици за обработка меѓусебно поврзани за да формираат комплексен систем за препознавање на лице и пристапување на лицето, го имитира човечкото учење и когнитивниот систем и го добива имплицитното изразување на правилата и правилата на препознавање на лицето и посетеност кои се тешко за кои е тешко постигнете во процесот на учење. Преку употреба на карактеристики на обликот, карактеристики на сивата скала, карактеристики на текстурата на кожата и други традиционални карактеристики и фузија, користејќи просторна анализа и закажување технологија за учење за да се постигне високи перформанси, висока прецизност, висока робусност, сигурна алгоритам за споредба на лицето;
Врз основа на практични апликации во безбедност, јавна безбедност, образование, финансии и други индустрии, веќе имаме стотици милиони лице големи податоци со различен квалитет, држење, светлина, пол, итн. За длабоко учење, користење на масивни податоци, користење длабоко учење , Автоматско учење да се добијат човечки карактеристики на лицето. Откако беше обучен со голем број на позитивни и негативни податоци за лицето, алгоритмот има очигледни предности во точноста, толеранцијата на дефекти, стабилноста, итн. Тој е тестиран од многу големи проекти и целосно ја исполнува вистинската примена.
5) Обезбедете моќни алатки за преработка на слика за лице
Во процесот на градење на базата на податоци за следниве списоци, квалитетот на фотографиите е нерамномерен, а сликите со фотографии можат автоматски или рачно обработени за да ги натераат да ги исполнат релевантните стандарди и барања. Функциите за обработка на фотографии се како што следува:
Поддржува вештачко сечење на фотографии со лице преку приклучоци или други методи.
Поддршка за повикување алатки за обработка и анализа на слики од трети страни.
Алатките за обработка на слики вклучуваат: обработка на бојата, прилагодување на осветленоста, прилагодување на контрастот, прилагодување на заситеност, прилагодување на острина, прилагодување на бојата, корекција на риба, светло-рамнотежа, бришење во позадина, оригинална реставрација на слики, алатки за сечење, супер резолуција, автоматска осветленост на повеќе нивоа, осветлување на повеќе нивоа, осветлување на повеќе нивоа, Автоматски мулти-ниво на контраст, автоматска заситеност на повеќе нивоа, автоматска острина на повеќе нивоа, итн.