Jak rozpoznává kontrola přístupu k rozpoznávání obličeje?

S rozvojem technologie umělé inteligence používá mnoho obytných oblastí nebo kancelářských budov inteligentní systém kontroly přístupu k uznání obličeje. Nedělejte si starosti o ztrátu karty pro kontrolu přístupu a loupání prstů. Tento druh rozpoznávání nahrazuje tradiční metodu rozpoznávání, ale neměli byste vědět, jak špičkové kontroly přístupu uznání rozpoznává tvář.

1. Získání a sledování obličeje
Obličej obličeje se týká detekce obrázku v rámečku obrazu nebo proudu videa a oddělování obrázku od pozadí a jeho automaticky ukládání, podélné sledování se týká použití technologie pro zachycení portrétu pro automatické sledování zadaného obrázku, když se pohybuje v rozsahu zachyceném v rozsahu zachyceném pomocí Kontrola přístupu k účasti na účasti na obličeji se spoléhá hlavně na tuto technologii. Sledování obrázků na obličej odkazuje na použití technologie získávání obrázků obličeje k automatickému sledování zadaného obrazu obličeje, když se zadaný obrázek obličeje pohybuje v rozsahu zachyceném kamerou. Ovládání přístupu k rozpoznávání obličeje rozpoznává tváře. Spoléhat se hlavně na tuto technologii.
2. Srovnání účasti na rozpoznávání obličeje
Režim ověřování účasti na účasti na obličeji a typ vyhledávání jsou dva porovnávací režimy, metodou ověření je ověřit, zda je shromážděný obrázek nebo zadaný obrázek porovnán s registrovaným objektem v databázi, aby se určilo, zda je to stejná osoba, na základě zarovnání vyhledávání jeho Znamená prohledávání všech obrázků registrovaných v databázi, aby se zjistilo, zda existuje zadaný obrázek, inteligence kontroly přístupu k rozpoznávání obličeje je právě proto, že lze porovnat se shromážděnými obrázky obličeje.
3. Modelování a vyhledávání dat obličeje
Údaje o obrázku obličeje registrované v knihovně lze modelovat tak, aby extrahovaly funkce obličeje, a generovaná šablona obličeje lze uložit v databázi, při vyhledávání obličeje je zadaný obrázek obličeje modelován a poté se porovnává se šablonou vlastníka majitele V databázi a konečně uveďte seznam lidí s podobností podle hodnoty srovnatelné podobnosti, takže když můžete zadat a ukončit dveře, znamená to, že systém kontroly přístupu k rozpoznávání obličeje byl úspěšně rozpoznán.
4. Dynamická detekce životnosti
Byla to statická účast na rozpoznávání obličeje, která byla identifikována prostřednictvím určené oblasti nebo rozsahu, tj. Požadavky na identifikaci úhlů, vzdálenosti a pozic by byly relativně vysoké. Hlavním rysem účasti na rozpoznávání statického obličeje je, že uživatelská kapacita je malá. Kromě toho není bezpečnostní výkon vysoký a fotografie může projít. Proto Jiangxi Tuoshi Intelligent Technology Co., Ltd. vyvine dynamickou kontrolu přístupu k účasti na účasti na obličeji. Systém může identifikovat, zda kamera může identifikovat skutečnou osobu nebo fotografii, aby se zabránilo podvodům s fotografiemi. Tato technologie vyžaduje použití technologie detekce v reálném čase pro dynamickou účast na rozpoznávání obličeje.
5. Inspekce kvality obrazu
Kvalita obrazu přímo ovlivňuje efekt rozpoznávání. Funkce detekce kvality obrazu může provádět hodnocení kvality obrazu na fotografiích, které mají být porovnány, a poskytnout odpovídající doporučené hodnoty, které pomáhají při rozpoznání. Jakákoli nová technologie nemůže být ve fázi vývoje dokonalá a některé nejsou dokonalé. Věci trvá hodně času na zdokonalení a řešení problémů v procesu účasti na rozpoznávání tváří je jednou z hnacích sil nepřetržitého rozvoje technologie.
6. V budoucnu se bude stále více měst inteligentní a produkty zaměřené na technologie budou životy občanů pohodlnější, zlepší kvalitu života, ušetří přírodní zdroje a ušetří čas současně, navzdory vládě Opatření, aby bylo město pohodlnější. Chytřejší, ale bude to vyžadovat hodně úsilí, abychom byli v budoucnu úspěšný.