Kuidas tunneb näotuvastuse külastatavuse kontroll näopildid ära?

Tehisintellektitehnoloogia väljatöötamisega on paljud elamurajoonid või büroohooned kasutanud näotuvastuse aja jooksul osalemise intelligentse juurdepääsu kontrollisüsteemi. Ärge muretsege oma juurdepääsukontrollkaardi kaotamise ja sõrmede koorimise pärast. Selline äratundmine asendab traditsioonilise äratundmismeetodi, kuid te ei tohiks teada, kuidas tipptasemel äratundmise juurdepääsu kontroll nägu ära tunneb.

1. Näo omandamine ja jälgimine
Näo jäädvustamine viitab pildi või videovoo raames oleva pildi tuvastamisele ning pildi taustast eraldamisele ja automaatselt salvestamisele, viitab pikisuunaline jälgimine portreede jäädvustamise tehnoloogia kasutamisele määratud pildi automaatselt jälgimiseks, kui see liigub vahemikus, mis on jäädvustatud jäädvustatud vahemik Kaamera, näotuvastuse külastatavuse juurdepääsu kontroll sõltub peamiselt sellest tehnoloogiast. Näo pildi jälgimine viitab näopildi omandamise tehnoloogia kasutamisele määratud näopildi automaatseks jälgimiseks, kui määratud näopilt liigub kaameraga jäädvustatud vahemikus. Näotuvastuse külastatavuse juurdepääsu kontroll tuvastab nägusid. Tuginege peamiselt sellele tehnoloogiale.
2. Näotuvastuse osalemise võrdlus
Näotuvastuse osalemise kontrollimisrežiim ja otsingutüüp on kaks võrdlusrežiimi, kontrollimismeetod on kontrollida, kas kogutud pilti või määratud pilti võrreldakse andmebaasis oleva registreeritud objektiga, et teha kindlaks, kas see on sama inimene, tuginedes selle otsingu joondamisele Vahendid kõigi andmebaasis registreeritud piltide otsimiseks, et teada saada, kas määratletud pilt on olemas, on näotuvastuse osalemise juurdepääsu kontrolli intelligentsus just seetõttu, et seda saab võrrelda kogutud näopiltidega.
3. Nõuge andmete modelleerimine ja otsimine
Raagis registreeritud näopildi andmeid saab modelleerida näo funktsioonide eraldamiseks ja genereeritud näo malli saab andmebaasis salvestada, näootsingusse on määratud näopilt modelleeritud ja võrrelda seejärel omaniku malliga Andmebaasis ja lõpuks loetlege sarnasusega sarnaste väärtusega inimeste nimekiri, nii et kui saate uksest siseneda ja väljuda, tähendab see, et näotuvastuse käigus juurdepääsu kontrollisüsteemi on edukalt tunnustatud.
4. Dünaamiline elujõudude tuvastamine
Varem oli see staatiline näotuvastuses osalemine, mis tuvastati määratud ala või vahemiku kaudu, st diagonaalnurkade, vahemaade ja positsioonide tuvastamise nõuded oleksid suhteliselt kõrged. Staatilise näotuvastuse omadus on see, et kasutaja maht on väike. Pealegi pole turvalisuse tulemuslikkus kõrge ja foto võib läbi minna. Seetõttu töötab Jiangxi Tuoshi Intelligent Technology Co., Ltd. välja dünaamilise näotuvastuse külastatavuse juurdepääsu kontrolli. Süsteem saab tuvastada, kas kaamera suudab fotopettuste vältimiseks tuvastada päris inimese või foto. Tehnoloogia nõuab reaalajas tuvastamise tehnoloogia kasutamist näo dünaamiliseks tuvastamiseks.
5. Kujutise kvaliteedikontroll
Kujutise kvaliteet mõjutab otseselt äratundmise efekti. Kujutise kvaliteedi tuvastamise funktsioon saab võrreldavate fotode pildi kvaliteedi hindamist teostada ja anda vastavad soovitatud väärtused äratundmise abistamiseks. Iga uus tehnoloogia ei saa arendusetapis olla täiuslik ja mõned pole täiuslikud. Asjad võtavad täiustamiseks palju aega ja probleemide lahendamine näotuvastuses osalemise protsessis on üks tehnoloogia pideva edenemise edasiviiv jõud.
6. Tulevikus muutub üha enam linnu intelligentseteks ja tehnoloogiakesksed tooted muudavad kodanikud mugavamaks, parandab elukvaliteeti, säästab loodusvarasid ja säästavad samal ajal aega, hoolimata valitsuse valitsuseni Meetmed linna mugavamaks muutmiseks. Nuhkem, kuid tulevikus on edukaks saamiseks palju vaeva näha.