액세스 제어 얼굴 인식 시간 참석 시스템의 기능

1) 모듈 식 시스템 구조 기능.

액세스 제어 얼굴 인식 시간 참석 시스템은 "서버 + 워크 스테이션"모듈 식 구조를 채택하며, 이는 다른 지능형 부서가 그들의 권한에 따라 독립적 인 관리를 수행하는 데 편리하며 권한 교차 및 관리 혼동의 현상을 피합니다. 예를 들어, 데이터 서버는 데이터 교환 및 스토리지에 특별히 사용됩니다. 유지 보수 워크 스테이션은 액세스 제어 얼굴 인식 시간 참석 시스템의 유지 보수에 사용됩니다. 응용 프로그램 워크 스테이션은 승객 및 직원 관리에 사용됩니다.

2) 강력한 오프라인 사용 기능
픽셀 페이스 인식 시간 출석 액세스 제어 관리 시스템에는 강력한 오프라인 기능이 있습니다. 하드웨어 시스템과 액세스 제어 시스템이 정상적으로 통신 할 수없는 경우 승객의 진입 및 종료에 영향을 미치지 않고도 액세스 제어 시스템을 정상적으로 사용할 수 있습니다. 하드웨어 컨트롤러의 스토리지 용량은 최대 100,000 장의 사진과 100,000 개의 과거 기록에 도달 할 수 있으며, 이는 단기 통신 실패로 인해 데이터 손실을 유발하지 않습니다.
3) 강력한 연계 기능
액세스 제어 얼굴 인식 시간 참석 시스템에는 강력한 연계 기능이있어 얼굴 인식 시간 출석, 음성 방송 및 기타 장비와 완벽하게 연결될 수 있습니다. 시스템이 알람을 트리거하면 음성 프롬프트를 위해 자동으로 현장 사진 및 음성 방송을 저장합니다. 예를 들어, 불법 카드가 채널에 들어가는 데 사용되는 경우 액세스 제어 얼굴 인식 및 출석 시스템은 자동으로 이미지 캡처 및 음성 프롬프트를 수행하고 동시에 사운드 및 라이트 알람을 연결합니다.
4) Face Big Data를 기반으로 한 딥 러닝 페이스 인식 시간 참석은 시스템 견고성과 인식 정확도를 크게 향상시킵니다.
얼굴 인식 시간 참석 알고리즘은 신경망을 기반으로 딥 러닝 모드를 채택합니다. 복잡한 액세스 제어 얼굴 인식 및 출석 시스템을 형성하기 위해 상호 연결된 다수의 간단한 처리 장치를 사용함으로써 인간 학습 및인지 시스템을 모방하고, 규칙과 규칙의 암시 적 표현을 얻는다. 학습 과정에서 달성하십시오. 형상 특징, 회색조 기능, 피부 질감 기능 및 기타 전통적인 기능 및 융합을 통해 공간 분석 및 스케줄링 학습 기술을 사용하여 고성능, 높은 정밀도, 높은 견고성, 안정적인 얼굴 비교 알고리즘을 달성하기 위해 스케줄링 학습 기술을 사용합니다.
보안, 공공 보안, 교육, 금융 및 기타 산업 분야의 실제 적용을 기반으로, 우리는 이미 다양한 품질, 자세, 빛, 성별 등의 수억 개의 얼굴 빅 데이터를 이미 딥 러닝을 위해, 대규모 데이터를 사용하고, 딥 러닝을 사용하고 있습니다. , 인간의 얼굴 특징을 얻는 자동 학습. 많은 수의 얼굴 양성 및 부정적인 샘플 데이터로 훈련을받은 후 알고리즘은 정확도, 결함 허용, 견고성 등의 명백한 장점이 있습니다. 많은 대규모 프로젝트에서 테스트되었으며 실제 응용 프로그램을 완전히 충족합니다.
5) 강력한 얼굴 이미지 전처리 도구를 제공하십시오
다음 목록 데이터베이스를 구축하는 과정에서 사진의 품질은 고르지 않으며 사진 이미지를 자동 또는 수동으로 처리하여 관련 표준 및 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 얼굴 사진 처리 기능은 다음과 같습니다.
플러그인 또는 기타 방법을 통해 얼굴 사진의 인공 자르기를 지원합니다.
제 3 자 이미지 처리 및 분석 도구 호출을 지원합니다.
이미지 처리 도구는 다음과 같습니다. 색상 처리, 밝기 조정, 대비 조정, 채도 조정, 선명도 조정, 색상 조정, 어항 교정, 가벼운 균형, 지우개, 배경 청소, 독창적 인 이미지 복원, 자르기 도구, 슈퍼 해상도, 자동 다중 레벨 밝기, 자동 다단계 대비, 자동 다단계 채도, 자동 다중 레벨 선명도 등