Funktioner ved adgangskontrol ansigtsgenkendelse Tid Deltagelsessystem

1) Modulær systemstrukturfunktion.

Deltagelsessystemet Access Control Face Recognition Time vedtager en "Server + Workstation" modulær struktur, som er praktisk for forskellige intelligente afdelinger at udføre uafhængig ledelse i henhold til deres autoritet og undgår fænomenet autoritetsovergang og ledelsesforvirring. For eksempel bruges dataserveren specielt til dataudveksling og lagring; Vedligeholdelsesarbejdsstationen bruges til vedligeholdelse af Access Control Face Recognition Time Deltagelsessystem; Application Workstation bruges til styring af passagerer og medarbejdere;

2) Kraftig offline brugsfunktion
Pixel Face Recognition Time Deltagelsesadgangskontrolstyringssystem har en kraftig offline -funktion. Når hardwaresystemet og adgangskontrolsystemet ikke kan kommunikere normalt, kan adgangskontrolsystemet stadig bruges normalt uden at påvirke adgangen og udgangen af ​​passagerer. Opbevaringskapaciteten for hardwarecontrolleren kan nå op til 100.000 fotos og 100.000 historiske poster, hvilket ikke vil forårsage datatab på grund af kortvarige kommunikationsfejl.
3) Kraftig koblingsfunktion
Deltagelsessystemet Access Control Face Recognition Time har en stærk koblingsfunktion, som problemfrit kan forbinde med ansigtsgenkendelsestid deltagelse, stemmeudsending og andet udstyr. Når systemet udløser en alarm, gemmer det automatisk fotos på stedet og stemmestrømmelser til stemmemeddelelser. For eksempel, når et ulovligt kort bruges til at komme ind i kanalen, udfører adgangskontrollens ansigtsgenkendelse og deltagelsessystem automatisk billedoptagelses- og stemmemeddelelser og på samme tid forbinder lyd- og lette alarmer.
4) Deltags i dyb læring ansigtsgenkendelse Tid Deltagelse baseret på Face Big Data, hvilket forbedrer systemets robusthed og genkendelsesnøjagtighed.
Algoritmen til deltagelse af ansigtsgenkendelse vedtager den dybe læringstilstand baseret på neuralt netværk. Ved at bruge et stort antal enkle behandlingsenheder, der er forbundet med at danne et komplekst adgangskontrol ansigtsgenkendelse og deltagelsessystem, efterligner det det menneskelige læring og kognitive system og får det implicitte udtryk for reglerne og reglerne for ansigtsgenkendelse og deltagelse, der er vanskelige at opnå i processen med læring. Gennem brug af formfunktioner, gråtonefunktioner, hudteksturfunktioner og andre traditionelle træk og fusion ved hjælp af rumlig analyse og planlægning af læringsteknologi til at opnå høj ydeevne, høj præcision, høj robusthed, pålidelig ansigtssammenligningsalgoritme;
Baseret på praktiske applikationer inden for sikkerhed, offentlig sikkerhed, uddannelse, finans og andre industrier, har vi allerede hundreder af millioner af ansigt big data af forskellige kvaliteter, holdning, lys, køn osv. Til dyb læring, ved hjælp af massive data ved hjælp af dyb læring , automatisk læring for at få menneskelige ansigtstræk. Efter at have været trænet med et stort antal ansigtspositive og negative eksempeldata, har algoritmen åbenlyse fordele i nøjagtighed, fejltolerance, robusthed osv. Det er testet af mange store projekter og opfylder den faktiske anvendelse.
5) Giv kraftfulde ansigtsbillede -forarbejdningsværktøjer
I processen med at opbygge følgende listedatabase er kvaliteten af ​​billederne ujævn, og fotobillederne kan automatisk eller manuelt behandles for at få dem til at opfylde de relevante standarder og krav. Face Photo Processing -funktioner er som følger:
Det understøtter kunstig beskæring af ansigtsfotos gennem plug-ins eller andre metoder.
Support opkald til tredjeparts billedbehandlings- og analyseværktøjer.
Billedbehandlingsværktøjer inkluderer: farvebehandling, tilpasning af lysstyrke, kontrastjustering, mætningstilpasning, skarphedsjustering, farvejustering, fiskerekorrektion, lysbalance, viskelæder, baggrundsrensning, original billedgendannelse, beskæringsværktøjer, superopløsning, automatisk lysstyrke på flere niveauer, lysstyrke Automatisk kontrast på flere niveauer, automatisk mætning på flere niveauer, automatisk skarphed på flere niveauer osv.