Juurdepääsukontrolli funktsioonid Näotuvastuse ajakostüümsüsteemil

1) Moodulsüsteemi struktuuri funktsioon.

Juurdepääsukontroll Näotuvastuse Time külastamise süsteem võtab kasutusele "server + tööjaama" moodulstruktuur, mis on erinevatel intelligentsetel osakondadel mugav sõltumatu juhtimine vastavalt nende volitustele ning väldib autoriteetide ületamise ja juhtimis segaduse nähtust. Näiteks kasutatakse andmeserverit spetsiaalselt andmevahetuseks ja salvestamiseks; Hooldustööjaama kasutatakse juurdepääsukontrolli näotuvastuse ajakohastamise süsteemi hooldamiseks; Rakenduse tööjaama kasutatakse reisijate ja töötajate haldamiseks;

2) Võimas võrguühenduseta kasutamise funktsioon
Pixel Face'i tuvastamise ajakontrolli juhtimissüsteemil on võimas võrguühenduseta funktsioon. Kui riistvarasüsteem ja juurdepääsu juhtimissüsteem ei saa normaalselt suhelda, saab juurdepääsu juhtimissüsteemi ikkagi normaalselt kasutada, mõjutamata reisijate sisenemist ja väljumist. Riistvarakontrolleri salvestusmaht võib ulatuda kuni 100 000 fotot ja 100 000 ajaloolist kirjet, mis ei põhjusta lühiajalise suhtluse ebaõnnestumiste tõttu andmekaotust.
3) võimas ühendusfunktsioon
Juurdepääsukontrolli näotuvastuse Time külastatavuse süsteemis on võimas ühendusfunktsioon, mis võib sujuvalt siduda näotuvastuse ajaülekande, häälülekande ja muude seadmetega. Kui süsteem käivitab häire, salvestab see automaatselt kohapealseid fotosid ja häälülekannet hääljuhtimiseks. Näiteks kui kanalisse sisenemiseks kasutatakse ebaseaduslikku kaarti, teostab juurdepääsukontrolli näotuvastus ja käimissüsteem automaatselt piltide jäädvustamise ja hääljuhiseid ning samal ajal lingid heli- ja valgusarmid.
4) Sügava õppimise näotuvastuse ajaküsimus, mis põhineb näo suurandmetel, mis parandab oluliselt süsteemi tugevust ja tunnustuse täpsust.
Näotuvastuse ajavõtu algoritm võtab närvivõrgu põhjal vastu sügava õppe režiimi. Kasutades suurt arvu lihtsaid töötlemisüksusi, mis on ühendatud keeruka juurdepääsukontrolli tuvastamise ja külastamissüsteemi moodustamiseks, jäljendab see inimõpet ja kognitiivset süsteemi ning saab kaudse väljenduse näotuvastuse ja kohalolimise reeglite ja reeglite kaudse väljendusena, mida on keeruline olla keeruline saavutada õppimise protsessis. Kujufunktsioonide, halltoonide funktsioonide, naha tekstuurifunktsioonide ning muude traditsiooniliste funktsioonide ja sulandumise abil, kasutades ruumianalüüsi ja õppetehnoloogia ajakava koostamist, et saavutada kõrgtegevus, kõrge täpsus, kõrge vastupidavus, usaldusväärne näo võrdlusalgoritm;
Tuginedes praktilistele rakendustele turvalisuse, avaliku turvalisuse, hariduse, rahanduse ja muude tööstusharude alal, on meil juba sadu miljoneid näo suurandmeid erineva kvaliteedi, kehahoiaku, valguse, soo jne , automaatne õppimine inimese näojooni saamiseks. Pärast paljude näo positiivsete ja negatiivsete proovide andmetega koolitamist on algoritmil ilmselged eelised täpsuse, rikketaluvuse, vastupidavuse jms osas. Seda on testinud paljud suuremahulised projektid ja see vastab täielikult tegelikule rakendusele.
5) Esitage võimsate näopiltide eeltöötluse tööriistad
Jälgimisloendi andmebaasi loomisel on fotode kvaliteet ebaühtlane ja fotopilte saab automaatselt või käsitsi töödelda, et need vastaksid asjakohastele standarditele ja nõuetele. Näo foto töötlemise funktsioonid on järgmised:
See toetab näofotode kunstlikku kärpimist pistikprogrammide või muude meetodite abil.
Toetage kolmandate osapoolte pilditöötluse ja analüüsi tööriistade helistamist.
Kujutise töötlemise tööriistade hulka kuuluvad: värvi töötlemine, heleduse reguleerimine, kontrastsuse reguleerimine, küllastuse reguleerimine, teravuse reguleerimine, värvide reguleerimine, kalasilla korrigeerimine, valguse tasakaal, kustutuskumm, taustpuhastus, originaalpildi taastamine, kärpimisriistad, super eraldusvõime, automaatne mitmetasandiline heledus, automaatne mitmetasandiline heledus, Automaatne mitmetasandiline kontrastsus, automaatne mitmetasandiline küllastus, automaatne mitmetasandiline teravus jne.