Funksjoner ved tilgangskontroll ansiktsgjenkjenningstidsoppmøtesystem

1) Modulær systemstrukturfunksjon.

Access Control Face Recognition Time oppmøte -systemet vedtar en "server + arbeidsstasjon" modulær struktur, som er praktisk for forskjellige intelligente avdelinger å utføre uavhengig ledelse i henhold til deres autoritet, og unngår fenomenet autoritetskryssing og styring av forvaltning. For eksempel er dataserveren spesielt brukt til datautveksling og lagring; Vedlikeholdsarbeidsstasjonen brukes til å opprettholde tilgangssystemet for tilgangskontroll ansiktsgjenkjenningstid; Søknadsarbeidsstasjonen brukes til å håndtere passasjerer og ansatte;

2) Kraftig offline bruksfunksjon
Pixel Face Recognition Time oppmøte tilgangskontrollstyringssystem har en kraftig offline funksjon. Når maskinvaresystemet og tilgangskontrollsystemet ikke kan kommunisere normalt, kan tilgangskontrollsystemet fremdeles brukes normalt uten å påvirke inngangen og utkjørselen til passasjerer. Lagringskapasiteten til maskinvarekontrolleren kan nå opptil 100 000 bilder og 100 000 historiske poster, noe som ikke vil forårsake tap av data på grunn av kortsiktige kommunikasjonssvikt.
3) Kraftig koblingsfunksjon
Access Control Face Recognition Time oppmøte -systemet har en kraftig koblingsfunksjon, som sømløst kan koble seg til ansiktsgjenkjenningstidsoppmøte, stemmekringkasting og annet utstyr. Når systemet utløser en alarm, lagrer det automatisk bilder og stemmesending for stemmestedelser. For eksempel, når et ulovlig kort brukes til å komme inn i kanalen, utfører Access Control Face Recognition and Attendance -systemet automatisk bildefangst og stemmestedelser, og samtidig kobler lyd og lette alarmer.
4) Dyp læring ansiktsgjenkjenningstid fremmøte basert på ansikt big data, noe som forbedrer systemets robusthet og gjenkjennelsesnøyaktighet.
Ansiktsgjenkjenningstidsoppmøtealgoritmen vedtar den dype læringsmodus basert på nevralt nettverk. Ved å bruke et stort antall enkle prosesseringsenheter som er koblet sammen for å danne et komplekst tilgangskontroll ansiktsgjenkjenning og fremmøte -system, imiterer det det menneskelige læring og kognitive systemet, og oppnår det implisitte uttrykk for reglene og reglene for ansiktsgjenkjenning og oppmøte som er vanskelige å oppnå læringsprosessen. Gjennom bruk av formfunksjoner, gråtonfunksjoner, hudteksturfunksjoner og andre tradisjonelle funksjoner og fusjon, ved bruk av romlig analyse og planlegging av læringsteknologi for å oppnå høy ytelse, høy presisjon, høy robusthet, pålitelig ansiktssammenligningsalgoritme;
Basert på praktiske anvendelser innen sikkerhet, offentlig sikkerhet, utdanning, økonomi og andre bransjer, har vi allerede hundrevis av millioner av ansiktet til big data av forskjellig kvalitet, holdning, lys, kjønn osv. For dyp læring, ved bruk av massive data, ved bruk av dyp læring , Automatisk læring for å få menneskelige ansiktsfunksjoner. Etter å ha blitt trent med et stort antall ansiktspositive og negative prøvedata, har algoritmen åpenbare fordeler i nøyaktighet, feiltoleranse, robusthet, etc. Den har blitt testet av mange store prosjekter og oppfyller den faktiske applikasjonen.
5) Gi kraftige ansiktsbilde forbehandlingsverktøy
I prosessen med å bygge følgeliste -databasen er kvaliteten på bildene ujevn, og fotobildene kan automatisk eller manuelt behandles for å få dem til å oppfylle de aktuelle standardene og kravene. Funksjonsfunksjoner for ansiktsfoto er som følger:
Den støtter kunstig beskjæring av ansiktsbilder gjennom plugins eller andre metoder.
Støtte som ringer tredjeparts bildebehandlings- og analyseverktøy.
Bildebehandlingsverktøy inkluderer: fargebehandling, justering av lysstyrke, kontrastjustering, metningsjustering, skarphetsjustering, fargejustering, fisheye-korreksjon, lysbalanse, viskelær, bakgrunnsrengjøring, original bildegjenoppretting, beskjæringsverktøy, superoppløsning, automatisk flernivå lysstyrke, Automatisk kontrast på flere nivåer, automatisk metning på flere nivåer, automatisk skarphet på flere nivåer, etc.