Mga tampok ng sistema ng pagkilala sa pag -access sa oras ng pagkilala

1) Pag -andar ng istraktura ng Modular System.

Ang sistema ng pagkilala sa pag -access sa pag -access sa mukha ay nagpatibay ng isang "server + workstation" modular na istraktura, na maginhawa para sa iba't ibang mga intelihenteng kagawaran upang maisagawa ang independiyenteng pamamahala ayon sa kanilang awtoridad, at iniiwasan ang kababalaghan ng awtoridad na pagtawid at pagkalito sa pamamahala. Halimbawa, ang data server ay espesyal na ginagamit para sa pagpapalitan ng data at imbakan; Ang pagpapanatili ng workstation ay ginagamit para sa pagpapanatili ng sistema ng pagkilala sa pag -access sa oras ng pagkilala; Ang application workstation ay ginagamit para sa pamamahala ng mga pasahero at empleyado;

2) Malakas na pag -andar ng paggamit ng offline
Ang Pixel Face Recognition Time Attendance Access Control Management System ay may isang malakas na pag -andar sa offline. Kapag ang sistema ng hardware at ang sistema ng control control ay hindi maaaring makipag -usap nang normal, ang sistema ng control control ay maaari pa ring magamit nang normal nang hindi nakakaapekto sa pagpasok at paglabas ng mga pasahero. Ang kapasidad ng imbakan ng controller ng hardware ay maaaring umabot ng hanggang sa 100,000 mga larawan at 100,000 mga tala sa kasaysayan, na hindi magiging sanhi ng pagkawala ng data dahil sa mga pagkabigo sa panandaliang komunikasyon.
3) Malakas na pag -andar ng link
Ang sistema ng pagkilala sa pag -access sa pag -access sa mukha ay may isang malakas na pag -andar ng pag -uugnay, na maaaring walang putol na maiugnay sa pagdalo sa oras ng pagkilala sa mukha, broadcast ng boses at iba pang kagamitan. Kapag ang system ay nag-trigger ng isang alarma, awtomatikong makatipid ito ng mga site na larawan at broadcast ng boses para sa mga senyas ng boses. Halimbawa, kapag ang isang iligal na kard ay ginagamit upang makapasok sa channel, ang pag -access sa control face pagkilala at sistema ng pagdalo ay awtomatikong nagsasagawa ng pagkuha ng imahe at mga senyas ng boses, at sa parehong oras ay nag -uugnay sa tunog at magaan na mga alarma.
4) Malalim na Pag -aaral ng Pag -aaral ng Pag -aaral ng Mukha Batay sa Big Data ng Mukha, na lubos na nagpapabuti sa katatagan ng system at pagkilala sa pagkilala.
Ang algorithm ng pagdalo sa oras ng pagkilala sa mukha ay nagpatibay ng malalim na mode ng pag -aaral batay sa neural network. Sa pamamagitan ng paggamit ng isang malaking bilang ng mga simpleng yunit ng pagproseso na magkakaugnay upang makabuo ng isang kumplikadong pag -access ng control face pagkilala at sistema ng pagdalo, ginagaya nito ang sistema ng pag -aaral at nagbibigay -malay, at nakakakuha ng implicit na pagpapahayag ng mga patakaran at mga patakaran ng pagkilala sa mukha at pagdalo na mahirap na makamit sa proseso ng pag -aaral. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga tampok ng hugis, mga tampok na grayscale, mga tampok ng texture ng balat at iba pang tradisyonal na mga tampok at pagsasanib, gamit ang spatial analysis at pag -iskedyul ng teknolohiya ng pag -aaral upang makamit ang mataas na pagganap, mataas na katumpakan, mataas na katatagan, maaasahang paghahambing sa algorithm ng paghahambing;
Batay sa mga praktikal na aplikasyon sa seguridad, seguridad sa publiko, edukasyon, pananalapi at iba pang mga industriya, mayroon na tayong daan -daang milyong mukha ng malaking data ng iba't ibang kalidad, pustura, ilaw, kasarian, atbp para sa malalim na pag -aaral, gamit ang napakalaking data, gamit ang malalim na pag -aaral , awtomatikong pag -aaral upang makakuha ng mga tampok ng mukha ng tao. Matapos masanay na may isang malaking bilang ng mga positibong at negatibong sample ng data, ang algorithm ay may halatang pakinabang sa kawastuhan, pagpapaubaya ng kasalanan, katatagan, atbp. Sinubukan ito ng maraming mga malalaking proyekto at ganap na nakakatugon sa aktwal na aplikasyon.
5) Magbigay ng malakas na mga tool sa preprocessing ng imahe ng mukha
Sa proseso ng pagbuo ng database ng Sundan Listahan, ang kalidad ng mga larawan ay hindi pantay, at ang mga imahe ng larawan ay maaaring awtomatiko o manu -manong naproseso upang matugunan ang mga nauugnay na pamantayan at mga kinakailangan. Ang mga pag -andar sa pagproseso ng larawan ng mukha ay ang mga sumusunod:
Sinusuportahan nito ang artipisyal na pag-crop ng mga larawan ng mukha sa pamamagitan ng mga plug-in o iba pang mga pamamaraan.
Suportahan ang pagtawag sa mga tool sa pagproseso ng imahe at pagsusuri ng third-party.
Ang mga tool sa pagproseso ng imahe ay kinabibilangan ng: pagproseso ng kulay, pagsasaayos ng ningning, pagsasaayos ng kaibahan, pagsasaayos ng saturation, pagsasaayos ng talas, pagsasaayos ng kulay, pagwawasto ng fisheye, balanse ng ilaw, pagbura, paglilinis ng background, orihinal na pagpapanumbalik ng imahe, mga tool sa pag-crop, sobrang resolusyon, awtomatikong multi-level na ningning, Awtomatikong multi-level na kaibahan, awtomatikong saturation ng multi-level, awtomatikong multi-level na talas, atbp.