Особливості контролю доступу до системи розпізнавання обличчя часу відвідування часу

1) Функція модульної структури системи.

Система відвідування часу визнання доступу до контролю доступу приймає модульну структуру "сервер + робочої станції", яка зручно для різних інтелектуальних відділів для здійснення незалежного управління відповідно до їх повноважень, і уникає явища перетину влади та плутанини управління. Наприклад, сервер даних спеціально використовується для обміну та зберігання даних; Робоча станція технічного обслуговування використовується для обслуговування системи відвідування часу розпізнавання доступу до доступу; Робоча станція застосування використовується для управління пасажирам та службовців;

2) Потужна функція використання в режимі офлайн
Піксельна система управління доступом до участі в режимі управління часом має потужну функцію в режимі офлайн. Коли апаратна система та система контролю доступу не можуть нормально спілкуватися, система контролю доступу все ще може використовуватися нормально, не впливаючи на вхід та вихід пасажирів. Ємність зберігання апаратного контролера може досягти до 100 000 фотографій та 100 000 історичних записів, що не спричинить втрати даних через короткострокові збої зв'язку.
3) Потужна функція зв'язку
Система відвідування часу розпізнавання доступу доступу має потужну функцію зв'язку, яка може безперешкодно пов’язатись із відвідуванням часу розпізнавання обличчя, голосовим мовленням та іншим обладнанням. Коли система запускає сигнал тривоги, вона автоматично збереже фотографії на місці та голосову трансляцію для голосових підказок. Наприклад, коли для введення каналу використовується незаконна карта, система розпізнавання та відвідуваності контролю доступу автоматично виконує зйомки та голосові підказки, а також в той же час Звуки та світлові тривоги.
4) Час розпізнавання обличчя глибокого навчання на основі великих даних Face, що значно підвищує надійність системи та точність розпізнавання.
Алгоритм відвідування часу розпізнавання обличчя приймає режим глибокого навчання на основі нейронної мережі. Використовуючи велику кількість простих одиниць обробки, взаємопов'язаних для формування складної системи розпізнавання та відвідуваності контролю доступу до доступу, вона імітує людську навчання та когнітивну систему та отримує неявне вираження правил та правил розпізнавання обличчя та відвідування, які важко важко досягти в процесі навчання. Завдяки використанню функцій форми, ознак сірого, функції текстури шкіри та інших традиційних особливостей та злиття, використовуючи просторовий аналіз та планування технології навчання для досягнення високої продуктивності, високої точності, високої надійності, надійного алгоритму порівняння обличчя;
Спираючись на практичні програми в галузі безпеки, громадської безпеки, освіти, фінансів та інших галузей, у нас вже є сотні мільйонів великих даних про різну якість, поставу, світло, стать тощо для глибокого навчання, використання масових даних, використовуючи глибоке навчання , Автоматичне навчання для отримання людських особливостей обличчя. Після навчання з великою кількістю даних позитивних та негативних вибіркових даних алгоритм має очевидні переваги точності, толерантності до несправностей, надійності тощо. Він був перевірений багатьма масштабними проектами та повністю відповідає фактичному додатку.
5) Надайте потужні інструменти для попередньої обробки зображень обличчя
У процесі побудови бази даних про наступний список якість фотографій нерівна, а зображення фотографій можна автоматично або обробляти вручну, щоб вони відповідали відповідним стандартам та вимогам. Функції обробки фотографій обличчя такі:
Він підтримує штучне обрізання фотографій обличчя за допомогою плагінів чи інших методів.
Підтримка виклику сторонніх інструментів обробки та аналізу зображень.
Інструменти обробки зображень включають: обробку кольорів, регулювання яскравості, регулювання контрасту, регулювання насичення, регулювання різкості, регулювання кольору, корекція риб'яки, баланс світла, гумка, фонове очищення, оригінальне відновлення зображень, інструменти для обрізання, супер роздільна здатність, автоматична багаторівнева яскравість, Автоматичний багаторівневий контраст, автоматична багаторівнева насиченість, автоматична різкість багаторівневої тощо тощо.