ویژگی های کنترل دسترسی سیستم شناخت زمان تشخیص چهره

1) عملکرد ساختار سیستم مدولار.

سیستم حضور در زمان شناخت تشخیص چهره کنترل ، ساختار مدولار "سرور + ایستگاه کاری" را اتخاذ می کند ، که برای ادارات هوشمند مختلف مناسب است که با توجه به اقتدار خود ، مدیریت مستقل را انجام دهند و از پدیده عبور اقتدار و سردرگمی مدیریت جلوگیری می کند. به عنوان مثال ، سرور داده به طور خاص برای تبادل داده و ذخیره سازی استفاده می شود. ایستگاه کاری تعمیر و نگهداری برای حفظ سیستم حضور در زمان حضور در تشخیص چهره کنترل دسترسی استفاده می شود. ایستگاه کاری برنامه برای مدیریت مسافران و کارمندان استفاده می شود.

2) عملکرد قدرتمند استفاده آفلاین
سیستم مدیریت کنترل دسترسی Pixel Face Face Time دارای یک عملکرد آفلاین قدرتمند است. هنگامی که سیستم سخت افزاری و سیستم کنترل دسترسی نمی توانند به طور عادی ارتباط برقرار کنند ، سیستم کنترل دسترسی هنوز هم می تواند به طور عادی استفاده شود بدون اینکه روی ورود و خروج مسافران تأثیر بگذارد. ظرفیت ذخیره سازی کنترلر سخت افزار می تواند به 100000 عکس و 100000 سوابق تاریخی برسد ، که به دلیل خرابی ارتباط کوتاه مدت باعث از بین رفتن داده ها نمی شود.
3) عملکرد پیوند قدرتمند
سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره کنترل Access Control Face دارای یک عملکرد پیوند قدرتمند است که می تواند یکپارچه با حضور در زمان تشخیص چهره ، پخش صوتی و سایر تجهیزات پیوند برقرار کند. هنگامی که سیستم زنگ هشدار را ایجاد می کند ، به طور خودکار عکس های موجود در سایت و پخش صوتی را برای ارسال های صوتی ذخیره می کند. به عنوان مثال ، هنگامی که از کارت غیرقانونی برای ورود به کانال استفاده می شود ، سیستم تشخیص و حضور در سیستم کنترل به طور خودکار ضبط تصویر و صوتی را انجام می دهد و در عین حال آلارم های صدا و نور را پیوند می دهد.
4) حضور در زمان شناخت عمیق یادگیری بر اساس داده های بزرگ چهره ، که استحکام سیستم و دقت شناخت را تا حد زیادی بهبود می بخشد.
الگوریتم حضور در زمان تشخیص چهره ، حالت یادگیری عمیق را بر اساس شبکه عصبی اتخاذ می کند. با استفاده از تعداد زیادی از واحدهای پردازش ساده به هم پیوسته برای ایجاد یک سیستم شناخت و حضور در چهره کنترل دسترسی پیچیده ، از سیستم یادگیری و شناختی انسان تقلید می کند و بیان ضمنی قوانین و قوانین تشخیص چهره و حضور را به دست می آورد که دشوار است دستیابی به فرآیند یادگیری. با استفاده از ویژگی های شکل ، ویژگی های مقیاس خاکستری ، ویژگی های بافت پوستی و سایر ویژگی های سنتی و همجوشی ، با استفاده از تجزیه و تحلیل مکانی و فناوری یادگیری برنامه ریزی برای دستیابی به عملکرد بالا ، دقت بالا ، استحکام بالا ، الگوریتم مقایسه چهره قابل اعتماد.
بر اساس برنامه های کاربردی عملی در امنیت ، امنیت عمومی ، آموزش ، امور مالی و سایر صنایع ، ما در حال حاضر صدها میلیون داده بزرگ با کیفیت ، وضعیت ، نور ، جنسیت و غیره را برای یادگیری عمیق ، استفاده از داده های گسترده ، با استفاده از یادگیری عمیق ، با استفاده از داده های عمیق روبرو هستیم. ، یادگیری خودکار برای به دست آوردن ویژگی های صورت انسانی. پس از آموزش با تعداد زیادی از داده های نمونه مثبت و منفی چهره ، این الگوریتم دارای مزایای آشکار در صحت ، تحمل گسل ، استحکام و غیره است.
5) ابزارهای پیش پردازش تصویر چهره ای را ارائه دهید
در فرآیند ساخت پایگاه داده لیست زیر ، کیفیت عکس ها ناهموار است ، و تصاویر عکس می توانند به صورت خودکار یا دستی پردازش شوند تا آنها را مطابق با استانداردها و الزامات مربوطه انجام دهند. توابع پردازش عکس صورت به شرح زیر است:
این از برداشت مصنوعی عکس های صورت از طریق افزونه ها یا روش های دیگر پشتیبانی می کند.
پشتیبانی از فراخوانی ابزارهای پردازش و تجزیه و تحلیل تصویر شخص ثالث.
ابزارهای پردازش تصویر عبارتند از: پردازش رنگ ، تنظیم روشنایی ، تنظیم کنتراست ، تنظیم اشباع ، تنظیم وضوح ، تنظیم رنگ ، تصحیح Fisheye ، تعادل نور ، پاک کن ، تمیز کردن پس زمینه ، ترمیم تصویر اصلی ، ابزارهای برداشت ، وضوح فوق العاده ، روشنایی اتوماتیک چند سطحی ، کنتراست چند سطحی اتوماتیک ، اشباع خودکار چند سطحی ، وضوح خودکار چند سطحی و غیره