Erişim Kontrolü Yüz Tanıma Zaman Katılım Sistemi Özellikleri

1) Modüler sistem yapısı fonksiyonu.

Erişim kontrolü yüz tanıma süresi katılım sistemi, farklı akıllı departmanların otoritelerine göre bağımsız yönetim gerçekleştirmeleri için uygun olan ve otorite geçişi ve yönetim karışıklığı fenomeninden kaçınan bir "Sunucu + İş İstasyonu" modüler yapısını benimser. Örneğin, veri sunucusu özellikle veri alışverişi ve depolama için kullanılır; Bakım iş istasyonu, Access Control Yüzü tanıma süresi katılım sisteminin bakımı için kullanılır; Uygulama iş istasyonu, yolcuların ve çalışanların yönetimi için kullanılır;

2) Güçlü çevrimdışı kullanım işlevi
Piksel yüz tanıma süresi katılım erişim kontrol yönetim sisteminin güçlü bir çevrimdışı işlevi vardır. Donanım sistemi ve erişim kontrol sistemi normal iletişim kuramadığında, erişim kontrol sistemi yolcuların girişini ve çıkışını etkilemeden normal olarak kullanılabilir. Donanım denetleyicisinin depolama kapasitesi, kısa vadeli iletişim arızaları nedeniyle veri kaybına neden olmayacak 100.000'e kadar fotoğraf ve 100.000 geçmiş kayda ulaşabilir.
3) Güçlü bağlantı işlevi
Erişim Kontrolü Yüz Tanıma Zamanı Katılım Sistemi, yüz tanıma süresi katılım, ses yayını ve diğer ekipmanlarla sorunsuz bir şekilde bağlantı kurabilen güçlü bir bağlantı işlevine sahiptir. Sistem bir alarmı tetiklediğinde, ses istemleri için otomatik olarak yerinde fotoğraflar ve ses yayınları kaydeder. Örneğin, kanalı girmek için yasadışı bir kart kullanıldığında, Access Control yüz tanıma ve katılım sistemi görüntü yakalama ve ses istemlerini otomatik olarak gerçekleştirir ve aynı zamanda ses ve ışık alarmlarını bağlar.
4) Derin öğrenme, sistem sağlamlığını ve tanıma doğruluğunu büyük ölçüde artıran yüz büyük verilerine dayanan yüz tanıma zamanına katılımı.
Yüz tanıma süresi katılım algoritması, sinir ağına dayalı derin öğrenme modunu benimser. Karmaşık bir erişim kontrolü yüz tanıma ve katılım sistemi oluşturmak için birbirine bağlı çok sayıda basit işleme birimi kullanarak, insan öğrenimini ve bilişsel sistemi taklit eder ve zor olan yüz tanıma ve katılım kurallarının ve kurallarının örtük ifadesini alır. öğrenme sürecinde başarır. Şekil özellikleri, gri tonlama özellikleri, cilt dokusu özellikleri ve diğer geleneksel özellikler ve füzyon, yüksek performanslı, yüksek hassasiyetli, yüksek sağlamlık, güvenilir yüz karşılaştırma algoritması elde etmek için mekansal analiz ve programlama öğrenme teknolojisini kullanarak;
Güvenlik, kamu güvenliği, eğitim, finans ve diğer endüstrilerdeki pratik uygulamalara dayanarak, zaten farklı kalite, duruş, ışık, cinsiyet vb. , insan yüz özellikleri elde etmek için otomatik öğrenme. Çok sayıda yüz pozitif ve negatif numune verisi ile eğitildikten sonra, algoritmanın doğruluk, hata toleransı, sağlamlık vb. Açısından belirgin avantajları vardır. Birçok büyük ölçekli proje tarafından test edilmiştir ve gerçek uygulamayı tam olarak karşılamaktadır.
5) Güçlü yüz görüntüsü ön işleme araçları sağlayın
Takip listesi veritabanını oluşturma sürecinde, fotoğrafların kalitesi eşit değildir ve fotoğraf görüntüleri ilgili standartları ve gereksinimleri karşılamak için otomatik veya manuel olarak işlenebilir. Yüz fotoğraf işleme işlevleri aşağıdaki gibidir:
Eklentiler veya diğer yöntemler aracılığıyla yüz fotoğraflarının yapay kırpılmasını destekler.
Üçüncü taraf görüntü işleme ve analiz araçlarını çağırmayı destekleyin.
Görüntü işleme araçları şunları içerir: renk işleme, parlaklık ayarı, kontrast ayarı, doygunluk ayarı, keskinlik ayarı, renk ayarı, balık göz düzeltmesi, ışık dengesi, silgi, arka plan temizliği, orijinal görüntü restorasyonu, kırpma araçları, süper çözünürlük, otomatik çok seviyeli parlaklık, Otomatik çok seviyeli kontrast, otomatik çok seviyeli doygunluk, otomatik çok seviyeli keskinlik, vb.