Mga tampok ng kontrol sa pag-access ng Face Recognition Time Attendance system

1) Modular system structure function.

2) Napakahusay na pag-andar ng offline na paggamit
Ang pixel face recognition time attendance access control management system ay may malakas na offline function. Kapag ang hardware system at ang access control system ay hindi maaaring makipag-usap nang normal, ang access control system ay maaari pa ring gamitin nang normal nang hindi naaapektuhan ang pagpasok at paglabas ng mga pasahero. Ang kapasidad ng imbakan ng controller ng hardware ay maaaring umabot ng hanggang 100,000 mga larawan at 100,000 mga makasaysayang talaan, na hindi magiging sanhi ng pagkawala ng data dahil sa mga panandaliang pagkabigo sa komunikasyon.
3) Napakahusay na function ng linkage
Ang access control na Face Recognition Time Attendance system ay may malakas na linkage function, na maaaring walang putol na mag-link sa Face Recognition Time Attendance, voice broadcast at iba pang kagamitan. Kapag nag-trigger ng alarm ang system, awtomatiko itong magse-save ng mga on-site na larawan at voice broadcast para sa mga voice prompt. Halimbawa, kapag ginamit ang isang ilegal na card para pumasok sa channel, awtomatikong nagsasagawa ang access control face recognition at attendance system ng pagkuha ng larawan at mga voice prompt, at kasabay nito ay nagli-link ng sound at light alarm.
4) Malalim na pag-aaral ng Face Recognition Time Attendance batay sa face big data, na lubos na nagpapabuti sa tibay ng system at katumpakan ng pagkilala.
Ang algorithm ng Pag-attend ng Oras ng Pagkilala sa Mukha ay gumagamit ng deep learning mode batay sa neural network. Sa pamamagitan ng paggamit ng malaking bilang ng mga simpleng processing unit na magkakaugnay upang bumuo ng isang kumplikadong access control face recognition at attendance system, ginagaya nito ang pagkatuto ng tao at cognitive system, at nakukuha ang implicit na pagpapahayag ng mga alituntunin at panuntunan ng pagkilala sa mukha at pagdalo na mahirap makamit sa proseso ng pag-aaral. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga feature ng hugis, grayscale na feature, skin texture feature at iba pang tradisyonal na feature at fusion, gamit ang spatial analysis at scheduling learning technology para makamit ang mataas na performance, high precision, high robustness, reliable face comparison algorithm;
Batay sa mga praktikal na aplikasyon sa seguridad, pampublikong seguridad, edukasyon, pananalapi at iba pang mga industriya, mayroon na tayong daan-daang milyong face big data na may iba't ibang kalidad, postura, liwanag, kasarian, atbp. para sa malalim na pag-aaral, paggamit ng napakalaking data, paggamit ng malalim na pag-aaral, awtomatikong pag-aaral upang makakuha ng mga feature ng mukha ng tao. Pagkatapos na sanayin sa isang malaking bilang ng positibo at negatibong sample na data ng mukha, ang algorithm ay may malinaw na mga pakinabang sa katumpakan, pagpapahintulot sa pagkakamali, katatagan, atbp. Ito ay nasubok ng maraming malalaking proyekto at ganap na nakakatugon sa aktwal na aplikasyon.
5) Magbigay ng makapangyarihang mga tool sa preprocessing ng imahe ng mukha
Sa proseso ng pagbuo ng database ng follow list, ang kalidad ng mga larawan ay hindi pantay, at ang mga larawan ng larawan ay maaaring awtomatiko o manu-manong iproseso upang matugunan ang mga ito sa mga nauugnay na pamantayan at kinakailangan. Ang mga function sa pagpoproseso ng larawan sa mukha ay ang mga sumusunod:
Sinusuportahan nito ang artipisyal na pag-crop ng mga larawan sa mukha sa pamamagitan ng mga plug-in o iba pang pamamaraan.
Suportahan ang pagtawag sa third-party na mga tool sa pagpoproseso ng imahe at pagsusuri.
Kasama sa mga tool sa pagpoproseso ng larawan ang: pagpoproseso ng kulay, pagsasaayos ng liwanag, pagsasaayos ng contrast, pagsasaayos ng saturation, pagsasaayos ng sharpness, pagsasaayos ng kulay, pagwawasto ng fisheye, balanse ng liwanag, pambura, paglilinis ng background, pagpapanumbalik ng orihinal na larawan, mga tool sa pag-crop, super resolution, awtomatikong Multi-level na liwanag, awtomatikong multi-level contrast, awtomatikong multi-level saturation, awtomatikong multi-level sharpness, atbp.