Funkce systému kontroly přístupu systém pro účast na docházce

1) Funkce modulární struktury systému.

Systém pro účast na účasti na kontrole přístupu přijímá modulární strukturu „serveru + pracovní stanice“, která je pro různá inteligentní oddělení výhodná pro provádění nezávislého managementu podle jejich autority a vyhýbá se fenoménu přechodu autority a zmatení managementu. Například datový server se používá speciálně pro výměnu a ukládání dat; Pracovní stanice údržby se používá pro údržbu systému kontroly přístupového obličeje; Pracovní stanice aplikace se používá pro správu cestujících a zaměstnanců;

2) Výkonná funkce použití offline
Systém řízení přístupu k účasti na účasti na účasti na obličeji pixelů má výkonnou funkci offline. Pokud hardwarový systém a systém řízení přístupu nemohou normálně komunikovat, může být systém řízení přístupu stále používán normálně bez ovlivnění vstupu a výstupu cestujících. Úložná kapacita hardwarového řadiče může dosáhnout až 100 000 fotografií a 100 000 historických záznamů, které nezpůsobí ztrátu dat v důsledku krátkodobých selhání komunikace.
3) Výkonná funkce propojení
Systém pro účast na účasti na kontrole přístupu má výkonnou funkci propojení, která může hladce propojit s docházkem na rozpoznávání obličeje, hlasovým vysíláním a dalším vybavením. Když systém spustí alarm, automaticky uloží fotografie na místě a hlasové vysílání pro hlasové výzvy. Například, když se k vstupu do kanálu použije nelegální karta, systém pro rozpoznávání a docházku v přístupu automaticky provádí výzev pro snímání obrázků a hlasové výzvy a zároveň propojuje zvukové a světelné alarmy.
4) Hluboké učení dočasné účasti na rozpoznávání obličeje na základě čelních velkých dat, což výrazně zlepšuje robustnost systému a přesnost rozpoznávání.
Algoritmus pro účast na obličeji obličeje přijímá režim hlubokého učení založený na neuronové síti. Použitím velkého počtu jednoduchých jednotek zpracování propojených za účelem vytvoření složitého systému rozpoznávání a docházky na ovládání přístupu napodobuje lidský učení a kognitivní systém a získá implicitní vyjádření pravidel a pravidel rozpoznávání a účasti na obličeji, která jsou obtížná dosáhnout v procesu učení. Prostřednictvím používání tvarových prvků, vlastností ve stupních šedi, vlastností textury kůže a dalších tradičních vlastností a fúzí, pomocí technologie prostorové analýzy a plánování učení k dosažení vysokého výkonu, vysoké přesnosti, vysoké robustnosti, spolehlivého algoritmu porovnání obličeje;
Na základě praktických aplikací v oblasti bezpečnosti, veřejné bezpečnosti, vzdělávání, financí a dalších průmyslových odvětví již máme stovky milionů obličeje velkých údajů o různé kvalitě, držení těla, světla, pohlaví atd. Pro hluboké učení, používání masivních dat pomocí hlubokého učení , automatické učení, aby se získalo lidské obličejové rysy. Po trénování s velkým počtem pozitivních a negativních údajů o vzorku má algoritmus zřejmé výhody přesnosti, tolerance poruch, robustnosti atd. Byl testován mnoha rozsáhlými projekty a plně splňuje skutečnou aplikaci.
5) Poskytněte výkonné nástroje předběžného zpracování obrázků
V procesu vytváření databáze následujících seznamů je kvalita fotografií nerovnoměrná a obrázky fotografií lze automaticky nebo ručně zpracovat, aby byly splňovány příslušné standardy a požadavky. Funkce zpracování fotografií na obličeji jsou následující:
Podporuje umělé oříznutí fotografií obličeje prostřednictvím plug-in nebo jiných metod.
Podporujte volání nástrojů pro zpracování a analýzu obrázků třetích stran.
Mezi nástroje pro zpracování obrázků patří: zpracování barev, nastavení jasu, nastavení kontrastu, nastavení nasycení, nastavení ostrosti, nastavení barev, korekce ryb, vyvážení světla, guma, čištění na pozadí, originální obnova obrázků, nástroje pro oříznutí, super rozlišení, automatické víceúrovňové jas, jasnoby Automatický víceúrovňový kontrast, automatický víceúrovňový nasycení, automatická víceúrovňová ostrost atd.