Các tính năng của hệ thống tham dự thời gian nhận dạng mặt kiểm soát truy cập

1) Hàm cấu trúc hệ thống mô -đun.

Hệ thống tham dự thời gian nhận dạng mặt kiểm soát truy cập áp dụng cấu trúc mô -đun "máy chủ + máy chủ", thuận tiện cho các bộ phận thông minh khác nhau để thực hiện quản lý độc lập theo thẩm quyền của họ và tránh hiện tượng vượt qua sự nhầm lẫn của chính quyền và quản lý. Ví dụ, máy chủ dữ liệu được sử dụng đặc biệt để trao đổi và lưu trữ dữ liệu; Máy trạm bảo trì được sử dụng để bảo trì hệ thống tham dự thời gian nhận dạng khuôn mặt kiểm soát truy cập; Máy trạm ứng dụng được sử dụng để quản lý hành khách và nhân viên;

2) Chức năng sử dụng ngoại tuyến mạnh mẽ
Hệ thống quản lý kiểm soát truy cập thời gian nhận diện của Pixel Face có chức năng ngoại tuyến mạnh mẽ. Khi hệ thống phần cứng và hệ thống điều khiển truy cập không thể giao tiếp bình thường, hệ thống điều khiển truy cập vẫn có thể được sử dụng bình thường mà không ảnh hưởng đến lối vào của hành khách. Khả năng lưu trữ của bộ điều khiển phần cứng có thể đạt tới 100.000 ảnh và 100.000 hồ sơ lịch sử, điều này sẽ không gây mất dữ liệu do các lỗi truyền thông ngắn hạn.
3) Chức năng liên kết mạnh mẽ
Hệ thống tham dự thời gian nhận dạng khuôn mặt kiểm soát truy cập có chức năng liên kết mạnh mẽ, có thể liên kết liền mạch với sự tham dự thời gian nhận dạng khuôn mặt, phát giọng nói và các thiết bị khác. Khi hệ thống kích hoạt báo thức, nó sẽ tự động lưu ảnh tại chỗ và phát giọng nói cho lời nhắc bằng giọng nói. Ví dụ: khi một thẻ bất hợp pháp được sử dụng để vào kênh, hệ thống nhận diện và nhận biết mặt điều khiển truy cập sẽ tự động thực hiện chụp ảnh và lời nhắc bằng giọng nói, đồng thời liên kết các báo động âm thanh và ánh sáng.
4) Tham dự thời gian nhận dạng khuôn mặt sâu sắc dựa trên Dữ liệu lớn, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và công nhận hệ thống.
Thuật toán tham dự thời gian nhận dạng khuôn mặt áp dụng chế độ học tập sâu dựa trên mạng lưới thần kinh. Bằng cách sử dụng một số lượng lớn các đơn vị xử lý đơn giản được kết nối với nhau để hình thành hệ thống tham dự và nhận dạng khuôn mặt kiểm soát truy cập phức tạp, nó bắt chước hệ thống học tập và nhận thức của con người, và có được biểu hiện ngầm của các quy tắc và quy tắc nhận dạng khuôn mặt và sự tham dự rất khó đạt được trong quá trình học tập. Thông qua việc sử dụng các tính năng hình dạng, các tính năng thang độ xám, các tính năng kết cấu da và các tính năng truyền thống và phản ứng tổng hợp khác, sử dụng phân tích không gian và lập lịch công nghệ học tập để đạt được hiệu suất cao, độ chính xác cao, độ bền cao, thuật toán so sánh khuôn mặt đáng tin cậy;
Dựa trên các ứng dụng thực tế về an ninh, an ninh công cộng, giáo dục, tài chính và các ngành công nghiệp khác, chúng tôi đã có hàng trăm triệu người phải đối mặt với dữ liệu lớn có chất lượng, tư thế, ánh sáng, giới tính khác nhau, v.v. , học tự động để có được các đặc điểm trên khuôn mặt của con người. Sau khi được đào tạo với một số lượng lớn dữ liệu mẫu tích cực và tiêu cực, thuật toán có những lợi thế rõ ràng về độ chính xác, dung sai lỗi, độ mạnh, v.v. Nó đã được kiểm tra bởi nhiều dự án quy mô lớn và đáp ứng đầy đủ ứng dụng thực tế.
5) Cung cấp các công cụ tiền xử lý hình ảnh khuôn mặt mạnh mẽ
Trong quá trình xây dựng cơ sở dữ liệu danh sách sau, chất lượng của ảnh không đồng đều và hình ảnh có thể được xử lý tự động hoặc được xử lý thủ công để khiến chúng đáp ứng các tiêu chuẩn và yêu cầu liên quan. Các chức năng xử lý ảnh như sau:
Nó hỗ trợ cắt ảnh nhân tạo của hình ảnh thông qua các trình cắm hoặc các phương pháp khác.
Hỗ trợ gọi các công cụ phân tích và xử lý hình ảnh của bên thứ ba.
Các công cụ xử lý hình ảnh bao gồm: xử lý màu, điều chỉnh độ sáng, điều chỉnh độ tương phản, điều chỉnh độ bão hòa, điều chỉnh độ sắc nét, điều chỉnh màu, điều chỉnh cá, cân bằng ánh sáng, xóa, làm sạch nền, phục hồi hình ảnh gốc, công cụ cắt xén, độ phân giải siêu tự động, độ sáng đa cấp, độ sáng, độ sáng, Độ tương phản đa cấp tự động, độ bão hòa đa cấp tự động, độ sắc nét đa cấp tự động, v.v.