얼굴 인식 출석 시스템을 선택하는 방법?

1. 얼굴 인식 출석에 Liveality Detection의 기능이 있는지 확인하십시오.

이름에서 알 수 있듯이 Livinges Detection Function은 현재 사람이 살아있는 것인지 판단하는 기능입니다. 어떤 사람들은 사진을 사용하여 기계를 속일 수 있습니다. Liveitive Detection은 사진, 얼굴 변경, 마스크, 폐색 및 스크린 리메이크와 같은 일반적인 공격에 효과적으로 저항 할 수 있습니다.

Livenity 탐지는 협동적이고 비 관찰로 나뉩니다. 협력 모드는 사람들이 깜박임과 같은 요구 사항에 따라 지정된 조치를 수행해야 함을 의미합니다. 비 협력 유형은 어떤 조치도 할 필요가 없습니다.
일반적으로 말하면 비 협력을 사용할 수있는 경우 비 협력 유형을 사용하십시오. 결국, 그것은 문제와 노력을 절약하고 사람들은 항상 게으르지 만, 비 협력 유형은 얼굴 인식 출석의 하드웨어 및 알고리즘에 대한 특정 요구 사항이 있습니다.
2. 얼굴 인식 출석이 복잡한 장면에 대처할 수 있는지 확인하십시오.
장면과 사람들이 변할 수 있으며, 얼굴 인식 출석은 환경 변화 및 인력 변화와 같은 예기치 않은 상황을 고려할 수 있어야합니다.
복잡한 환경에 대처하기 위해 사용 된 얼굴 인식 기술은 강한 빛, 저조도 및 어두운 밤 백라이트와 같은 다양한 복잡한 환경을 지원해야하며 정면 얼굴 및 측면면과 같은 여러면을 감지 할 수 있습니다.
이런 식으로 만 액세스 제어의 요구 사항을 충족 할 수 있으며 얼굴 인식 출석의 효율성도 개선 될 수 있습니다.
얼굴 인식 출석이 실외에 배치되면이 기능의 요구 사항이 매우 높아집니다. 태양이 강하고 천둥과 비가 올 때 사람들이 일하기를 원하지 않아야하며 빛이 없습니다.
얼굴 인식 출석은 쓸모가 없습니다.
3. 기존 인식 출석에서 얼굴 인식 출석을 업그레이드 할 수 있는지 확인하십시오.
현재 식별 및 출석 액세스 제어 시스템은 20 년 이상 개발되었습니다. 식별 및 출석 액세스 컨트롤은 쇼핑몰, 유닛, 커뮤니티 및 지하철의 거의 모든 곳에 있습니다. 전통적인 식별과 출석은 넓은 지역을 다루었다고 말할 수 있습니다.
원래의 오래된 인식 출석에 대한 얼굴 인식 출석을 직접 변환하고 업그레이드 할 수 있으며, 이는 전체 인식 출석을 대체하는 데 드는 비용을 절약 할뿐만 아니라 재료를 절약하고 환경을 보호 할 수 있습니다.
기존 식별 시간 참석을 변환 할 수 없다면, 새로운 식별 시간 참석이 정착되면, 오래된 사람은 버려 지거나 팔리거나 폐기됩니다.
4. 얼굴 인식 출석 알고리즘이 로컬로 배치되었는지 확인
일반적으로 얼굴 인식 출석시면 인식 알고리즘은 클라우드 서버 또는 로컬에 배치됩니다.
클라우드에 배치 된 경우 인식 출석을위한 하드웨어 구성 요구 사항이 높지 않습니다. 하드웨어 비용을 줄이기 위해 일부 얼굴 인식 출석 알고리즘이 서버에 배치됩니다. 경우에 따라 얼굴 인식을 수행 할 수 없으며 데이터가 손실 될 수 있습니다. 기계에 얼굴 인식 알고리즘을 로컬로 배포하는 것이 가장 좋습니다. 오프라인 상태이더라도 사용에 영향을 미치지 않으며 로컬 데이터를 보호하고 데이터 손실을 피할 수 있습니다.