Hvordan gjenkjenner ansiktsgjenkjenningsoppmøte -tilgangskontroll ansiktsbilder?

Med utviklingen av kunstig intelligensteknologi har mange boligområder eller kontorbygg brukt ansiktsgjenkjenningstidsoppmøte Intelligent Access Control System. Ikke bekymre deg for å miste tilgangskontrollkortet og skrelle fingrene. Denne typen gjenkjennelser erstatter den tradisjonelle gjenkjennelsesmetoden, men du bør ikke vite hvordan high-end anerkjennelsesadgangskontrollen gjenkjenner ansiktet.

1. Ansiktsinnsamling og sporing
Ansiktsfangst refererer til å oppdage bildet i rammen av et bilde eller en videostrøm og skille bildet fra bakgrunnen og lagre det automatisk, longitudinell sporing refererer til å bruke portrettfangstteknologi for automatisk å spore det spesifiserte bildet når det beveger seg innenfor området fanget av Kameraet, ansiktsgjenkjenningsoppmøte -tilgangskontroll er hovedsakelig avhengig av denne teknologien. Face Image Tracking refererer til bruk av ansiktsbildeinnsamlingsteknologi for automatisk å spore det spesifiserte ansiktsbildet når det spesifiserte ansiktsbildet beveger seg innenfor området som er fanget av kameraet. Ansiktsgjenkjenning Oppmøte Tilgangskontroll gjenkjenner ansikter. Stoler hovedsakelig på denne teknologien.
2. Sammenligning av ansiktsgjenkjenning
Verifiseringsmodus og søketype Midler for å søke på alle bildene som er registrert i databasen for å finne ut om det spesifiserte bildet eksisterer, er intelligensen til ansiktsgjenkjenningsoppmøte -tilgangskontroll nettopp fordi det kan sammenlignes med de innsamlede ansiktsbildene.
3. Face Data Modelling and Retrieval
Face Image -dataene som er registrert på biblioteket kan modelleres for å trekke ut funksjonene i ansiktet, og den genererte ansiktsmalen kan lagres i databasen, i ansiktssøket er det spesifiserte ansiktsbildet modellert og deretter sammenligne med eierens mal I databasen, og til slutt liste opp listen over personer med likhet i henhold til den sammenlignede likhetsverdien, så når du kan legge inn og gå ut av døren, betyr det at ansiktsgjenkjenningsadvokatsystemet har blitt gjenkjent med hell.
4. Dynamisk livlighetsdeteksjon
Det pleide å være statisk ansiktsgjenkjenningsdeltagelse, som ble identifisert gjennom et utpekt område eller område, det vil si at kravene til å identifisere diagonale vinkler, avstander og posisjoner ville være relativt høye. Funksjonen med statisk ansiktsgjenkjenningsdeltagelse er at brukerkapasiteten er liten. Dessuten er sikkerhetsytelsen ikke høy, og et bilde kan passere gjennom. Derfor vil Jiangxi Tuoshi Intelligent Technology Co., Ltd. utvikle en dynamisk ansiktsgjenkjenningsoppmøte -tilgangskontroll. Systemet kan identifisere om kameraet kan identifisere en ekte person eller et bilde for å forhindre fotosvindel. Teknologien krever bruk av sanntids deteksjonsteknologi for dynamisk ansiktsgjenkjenning.
5. Inspeksjon av bildekvalitet
Bildekvalitet påvirker direkte gjenkjennelseseffekten. Bildekvalitetsdeteksjonsfunksjonen kan utføre bildekvalitetsvurdering på bildene som skal sammenlignes, og gi tilsvarende anbefalte verdier for å hjelpe deg med anerkjennelse. Enhver ny teknologi kan ikke være perfekt i utviklingsstadiet, og noen er ikke perfekte. Ting tar mye tid å perfeksjonere, og å løse problemer i fremmøteprosessen for ansiktsgjenkjenning er en av drivkreftene bak kontinuerlig fremgang av teknologi.
6. I fremtiden vil flere og flere byer bli intelligente, og teknologiorienterte produkter vil gjøre borgernes liv mer komfortable, forbedre livskvaliteten, spare naturressurser og spare tid på samme tid, til tross for regjeringens Tiltak for å gjøre byen mer komfortabel. Smartere, men det vil ta mye arbeid å lykkes i fremtiden.