תכונות של בקרת גישה למערכת נוכחות זמן זיהוי זמן

1) פונקציית מבנה המערכת המודולרית.

מערכת הנוכחות לזיהוי זמן בקרת זמן זיהוי זמן מאמצת מבנה מודולרי "שרת + תחנת עבודה", הנוח למחלקות חכמות שונות לביצוע ניהול עצמאי על פי סמכותם, ונמנע מתופעת הסמכות של מעבר וחציית ניהול. לדוגמה, שרת הנתונים משמש במיוחד להחלפת נתונים ואחסון; תחנת העבודה לתחזוקה משמשת לתחזוקה של מערכת הנוכחות לזיהוי זמן בקרת גישה; תחנת העבודה של היישום משמשת לניהול נוסעים ועובדים;

2) פונקציית שימוש לא מקוונת חזקה
למערכת ניהול בקרת גישה לגישה של Pixel Face Pute Contruction יש פונקציה לא מקוונת חזקה. כאשר מערכת החומרה ומערכת בקרת הגישה אינם יכולים לתקשר כרגיל, עדיין ניתן להשתמש במערכת בקרת הגישה באופן רגיל מבלי להשפיע על כניסתם ויציאתם של הנוסעים. קיבולת האחסון של בקר החומרה יכולה להגיע עד 100,000 תמונות ו 100,000 רשומות היסטוריות, מה שלא יגרום לאובדן נתונים כתוצאה מכישלונות תקשורת לטווח קצר.
3) פונקציית הצמדה עוצמתית
למערכת הנוכחות של זמן ההכרה בקרת הפנים יש פונקציית הצמדה עוצמתית, שיכולה לקשר בצורה חלקה עם נוכחות זמן זיהוי פנים, שידור קול וציוד אחר. כאשר המערכת מפעילה אזעקה, היא תשמור אוטומטית תמונות באתר ושידור קול להנחיות קוליות. לדוגמה, כאשר משתמשים בכרטיס לא חוקי כדי להיכנס לערוץ, מערכת זיהוי הפנים והנוכחות של בקרת הגישה מבצעת אוטומטית את הצקות לכידת תמונות והנחיות קוליות, ובו בזמן קישורים אזעקות צליל ואור.
4) למידה עמוקה בהכרה בפנים נוכחות זמן על בסיס נתונים גדולים, המשפרת מאוד את החוסן המערכת ודיוק ההכרה.
אלגוריתם הנוכחות של זיהוי הפנים מאמץ את מצב הלמידה העמוקה על בסיס רשת עצבית. על ידי שימוש במספר גדול של יחידות עיבוד פשוטות המחוברות זו לזו ליצירת מערכת זיהוי ונוכחות של בקרת גישה מורכבת, היא מחקה את הלמידה האנושית ואת המערכת הקוגניטיבית, ומשיג את הביטוי המרומז של הכללים והכללים של הכרת הפנים והנוכחות שקשה לעשות זאת השג בתהליך הלמידה. באמצעות תכונות צורה, תכונות בגווני אפור, תכונות מרקם העור ותכונות מסורתיות אחרות ואיחוי, תוך שימוש בניתוח מרחבי ותזמון טכנולוגיית למידה כדי להשיג ביצועים גבוהים, דיוק גבוה, איתנות גבוהה, אלגוריתם השוואת פנים אמין;
בהתבסס על יישומים מעשיים בתחום אבטחה, ביטחון ציבורי, חינוך, מימון ותעשיות אחרות, יש לנו כבר מאות מיליוני נתונים גדולים עם איכות, יציבה, אור, מין וכו 'ללימוד עמוק, באמצעות נתונים מאסיביים, באמצעות למידה עמוקה , למידה אוטומטית להשיג תווי פנים אנושיים. לאחר שהוכשר עם מספר גדול של נתוני מדגם חיוביים ושליליים של פנים, לאלגוריתם יש יתרונות ברורים ברמת דיוק, סובלנות לתקלות, איתנות וכו '. הוא נבדק על ידי פרויקטים רבים בקנה מידה גדול ועומד במלואו ביישום בפועל.
5) לספק כלים לעיבוד של תמונת פנים חזקה
בתהליך בניית מסד הנתונים של רשימת העוקבים, איכות התמונות אינה אחידה, וניתן לעבד את תמונות הצילום באופן אוטומטי או ידני בכדי לגרום להן לעמוד בסטנדרטים ובדרישות הרלוונטיים. פונקציות עיבוד צילום פנים הן כדלקמן:
זה תומך בחיתוך מלאכותי של תמונות פנים דרך תוספים או שיטות אחרות.
תמיכה בכלי עיבוד תמונות וניתוח של צד שלישי.
כלי עיבוד תמונות כוללים: עיבוד צבע, התאמת בהירות, התאמת ניגודיות, התאמת רוויה, התאמת חדות, התאמת צבע, תיקון עין דגים, איזון אור, מחק, ניקוי רקע, שיקום תמונה מקורי, כלי חיתוך, רזולוציית-על, בהירות רב-דרגית אוטומטית, ניגודיות אוטומטית רב-רמתית, רוויה אוטומטית רב-רמתית, חדות אוטומטית רב-דרגית וכו '.