Piekļuves kontroles sejas atpazīšanas laika apmeklēšanas sistēmas funkcijas

1) Modulāras sistēmas struktūras funkcija.

Piekļuves kontroles sejas atpazīšanas laika apmeklēšanas sistēma izmanto modulāru struktūru "servera + darbstacija", kas dažādiem inteliģentiem departamentiem ir ērti veikt neatkarīgu vadību atbilstoši viņu pilnvarām, un izvairās no autoritātes šķērsošanas un pārvaldības neskaidrību parādības. Piemēram, datu serveris tiek īpaši izmantots datu apmaiņai un glabāšanai; Apkopes darbstacija tiek izmantota piekļuves kontroles sejas atpazīšanas laika apmeklēšanas sistēmas uzturēšanai; Pieteikuma darbstacija tiek izmantota pasažieru un darbinieku pārvaldībai;

2) Jaudīga bezsaistes lietošanas funkcija
Pixel sejas atpazīšanas laika apmeklēšanas piekļuves kontroles pārvaldības sistēmai ir jaudīga bezsaistes funkcija. Ja aparatūras sistēma un piekļuves vadības sistēma nevar normāli sazināties, piekļuves kontroles sistēmu joprojām var izmantot normāli, neietekmējot pasažieru ievadīšanu un izeju. Aparatūras kontroliera atmiņas ietilpība var sasniegt līdz 100 000 fotoattēlu un 100 000 vēsturiskiem ierakstiem, kas īstermiņa komunikācijas kļūmju dēļ neizraisīs datu zudumus.
3) Spēcīga saites funkcija
Piekļuves kontroles sejas atpazīšanas laika apmeklētības sistēmai ir jaudīga saites funkcija, kas var nemanāmi saikni ar sejas atpazīšanas laika apmeklējumu, balss apraidi un citu aprīkojumu. Kad sistēma izsauc trauksmi, tā automātiski saglabās uz vietas fotoattēlus un balss uzvednes balss apraides. Piemēram, ja kanāla ievadīšanai tiek izmantota nelikumīga karte, piekļuves kontroles sejas atpazīšanas un apmeklējumu sistēma automātiski veic attēlu uztveršanu un balss uzvednes, un vienlaikus saista skaņu un gaismas trauksmes signālus.
4) Dziļās mācīšanās sejas atpazīšanas laika apmeklēšana, pamatojoties uz lieliem datiem, kas ievērojami uzlabo sistēmas noturību un atpazīšanas precizitāti.
Sejas atpazīšanas laika apmeklējuma algoritms izmanto dziļo mācību režīmu, pamatojoties uz neironu tīklu. Izmantojot lielu skaitu vienkāršu apstrādes vienību, kas savienota, lai izveidotu sarežģītu piekļuves kontroli, sejas atpazīšanas un apmeklēšanas sistēmu, tā atdarina cilvēku mācīšanos un kognitīvo sistēmu un iegūst netiešu noteikumu un sejas atzīšanas un apmeklējuma noteikumu izpausmi, kas ir grūti sasniegt mācīšanās procesā. Izmantojot formas īpašības, pelēktoņu funkcijas, ādas tekstūras īpašības un citas tradicionālās pazīmes un saplūšanu, izmantojot telpisko analīzi un plānojot mācību tehnoloģiju, lai sasniegtu augstas veiktspējas, augstu precizitāti, augstu izturību, uzticamu sejas salīdzināšanas algoritmu;
Balstoties uz praktiskiem lietojumiem drošībā, sabiedriskajā drošībā, izglītībā, finansēs un citās nozarēs, mums jau ir simtiem miljonu lielo datu par atšķirīgu kvalitāti, stāju, gaismu, dzimumu utt. Dziļai mācībai, izmantojot masveida datus, izmantojot dziļas mācības , automātiska mācīšanās, lai iegūtu cilvēku sejas īpašības. Pēc apmācības ar lielu skaitu sejas pozitīvu un negatīvu paraugu datu, algoritmam ir acīmredzamas precizitātes, kļūmju tolerances, noturības utt. Priekšrocības utt. To ir pārbaudījusi daudzi liela mēroga projekti un pilnībā atbilst faktiskajai lietojumprogrammai.
5) Nodrošiniet jaudīgus sejas attēla priekšapstrādes rīkus
Veidot sekojošo saraksta datu bāzi, fotoattēlu kvalitāte ir nevienmērīga, un fotoattēlu attēlus var automātiski vai manuāli apstrādāt, lai tie atbilstu attiecīgajiem standartiem un prasībām. Fotoattēlu apstrādes funkcijas ir šādas:
Tas atbalsta mākslīgu sejas fotoattēlu apgriezienu caur spraudņiem vai citām metodēm.
Atbalstiet trešo personu attēlu apstrādes un analīzes rīku izsaukšanu.
Attēlu apstrādes rīkos ietilpst: krāsu apstrāde, spilgtuma regulēšana, kontrasta regulēšana, piesātinājuma regulēšana, asuma regulēšana, krāsu pielāgošana, zivsaini korekcija, gaismas līdzsvars, dzēšgumija, fona tīrīšana, oriģināla attēla atjaunošana, apgriešanas rīki, super izšķirtspēja, automātiskais daudzlīmeņu spilgtums, Automātisks daudzlīmeņu kontrasts, automātisks daudzlīmeņu piesātinājums, automātiskais daudzlīmeņu asums utt.