ميزات الحضور وقت التعرف على وجه التحكم في الوصول

1) وظيفة بنية النظام المعيارية.

يتبنى نظام الحضور في وقت التعرف على تواجه التحكم في الوصول بنية معيارية "خادم + عمل" ، وهو مناسب للإدارات الذكية المختلفة لتنفيذ الإدارة المستقلة وفقًا لسلطتها ، وتجنب ظاهرة عبور السلطة والارتباك الإداري. على سبيل المثال ، يستخدم خادم البيانات خصيصًا لتبادل البيانات وتخزينها ؛ يتم استخدام محطة عمل الصيانة لصيانة نظام حضور وقت التعرف على وجه التحكم في الوصول ؛ يتم استخدام محطة عمل التطبيق لإدارة الركاب والموظفين ؛

2) وظيفة الاستخدام القوية في وضع عدم الاتصال
يتمتع نظام إدارة الوصول إلى وقت التعرف على وقت التعرف على Pixel وظيفة قوية في وضع عدم الاتصال. عندما لا يستطيع نظام الأجهزة ونظام التحكم في الوصول التواصل بشكل طبيعي ، لا يزال من الممكن استخدام نظام التحكم في الوصول بشكل طبيعي دون التأثير على دخول الركاب وخروجهم. يمكن أن تصل سعة تخزين وحدة تحكم الأجهزة إلى ما يصل إلى 100000 صورة و 100000 سجل تاريخي ، مما لن يتسبب في فقدان البيانات بسبب فشل الاتصال على المدى القصير.
3) وظيفة الارتباط القوية
يتمتع نظام الحضور بوقت التعرف على وجه التحكم في الوصول بوظيفة ارتباط قوية ، والتي يمكن أن تربط بسلاسة مع حضور وقت التعرف على الوجه والبث الصوتي وغيرها من المعدات. عندما يؤدي النظام إلى إنذار ، فإنه سيوفر تلقائيًا الصور في الموقع وبث صوت لمطالبات الصوت. على سبيل المثال ، عند استخدام بطاقة غير قانونية للدخول إلى القناة ، يقوم نظام التعرف على وجه التحكم في وصول الوصول تلقائيًا في التقاط الصور ومطالبات الصوت ، وفي الوقت نفسه يربط أن أجهزة إنذار الصوت والضوء في الوقت نفسه.
4) التعلم العميق تواجه وقت التعرف على وقت الحضور على أساس البيانات الكبيرة ، مما يحسن بشكل كبير متانة النظام ودقة الاعتراف.
تعتمد خوارزمية حضور وقت التعرف على الوجه وضع التعلم العميق على أساس الشبكة العصبية. باستخدام عدد كبير من وحدات المعالجة البسيطة المترابطة لتشكيل نظام معقد التعرف على وجه الوجه والحضور ، فإنه يقلد النظام البشري والمعرفي ، ويحصل تحقيق في عملية التعلم. من خلال استخدام ميزات الشكل ، وميزات الرمادي ، وميزات نسيج الجلد والميزات التقليدية والانصهار الأخرى ، باستخدام التحليل المكاني وجدولة تقنية التعلم لتحقيق خوارزمية عالية الأداء ، ومتانة عالية ، وموثوقة للوجه ؛
استنادًا إلى التطبيقات العملية في الأمن والأمن العام والتعليم والتمويل وغيرها من الصناعات ، لدينا بالفعل مئات الملايين من البيانات الكبيرة ذات الجودة المختلفة ، والموقف ، والضوء ، والجنس ، وما إلى ذلك للتعلم العميق ، باستخدام بيانات ضخمة ، باستخدام التعلم العميق التعلم التلقائي للحصول على ميزات الوجه البشري. بعد تدريبه مع عدد كبير من بيانات العينة الإيجابية والسلبية للوجه ، تتمتع الخوارزمية بمزايا واضحة في الدقة ، وتحمل الأعطال ، والمتانة ، وما إلى ذلك. تم اختباره من قبل العديد من المشاريع واسعة النطاق وتلبية التطبيق الفعلي بالكامل.
5) توفير أدوات قوية للمعالجة المسبقة لوجه الوجه
في عملية إنشاء قاعدة بيانات قائمة المتابعة ، تكون جودة الصور غير متساوية ، ويمكن معالجة صور الصور تلقائيًا أو يدويًا لجعلها تلبي المعايير والمتطلبات ذات الصلة. وظائف معالجة صور الوجه هي كما يلي:
وهو يدعم المحاصيل الاصطناعية لصور الوجه من خلال المكونات الإضافية أو غيرها من الطرق.
دعم استدعاء أدوات معالجة وتحليل صور الطرف الثالث.
تشمل أدوات معالجة الصور: معالجة الألوان ، وتعديل السطوع ، وتعديل التباين ، وتعديل التشبع ، وتعديل الحدة ، وتعديل اللون ، وتصحيح فيش ، وتوازن الضوء ، وممحاة ، وتنظيف الخلفية ، واستعادة الصور الأصلية ، وأدوات زراعة المحاصيل ، والاستحسان الفائق ، والسطوع التلقائي متعدد المستويات ، التباين التلقائي متعدد المستويات ، والتشبع التلقائي متعدد المستويات ، والحدة التلقائية متعددة المستويات ، إلخ.