Merkmale des Besuchersystems für die Erkennung von Zugriffskontrollerkennungszeiten

1) MODULE SYSTEM -STRUKTUR -Funktion.

Das Anwesenheitssystem der Access Control Face Recognition Time verwendet eine modulare "Server + Workstation", die für verschiedene intelligente Abteilungen, die unabhängige Verwaltung nach ihrer Behörde durchführt, geeignet ist, und vermeidet das Phänomen der Verwirrung von Autorität und Management. Beispielsweise wird der Datenserver speziell für den Datenaustausch und Speicher verwendet. Die Wartungs -Workstation wird für die Wartung des Besuchersystems für die Erkennung von Zugangskontrolle verwendet. Die Anwendungsworkstation wird für die Verwaltung von Passagieren und Mitarbeitern verwendet.

2) leistungsstarke Offline -Nutzungsfunktion
Das Pixel Face -Erkennungszeit -Anwesenheitsverwaltungssystem hat eine leistungsstarke Offline -Funktion. Wenn das Hardware -System und das Zugriffskontrollsystem nicht normal kommunizieren können, kann das Zugriffskontrollsystem weiterhin normal verwendet werden, ohne den Eintritt und den Ausgang von Passagieren zu beeinflussen. Die Speicherkapazität des Hardwarecontrollers kann bis zu 100.000 Fotos und 100.000 historische Aufzeichnungen erreichen, was aufgrund kurzfristiger Kommunikationsfehler keinen Datenverlust verursacht.
3) Starke Verknüpfungsfunktion
Das Anwesenheitssystem zur Erkennung von Access Control Face Erkennungszeit verfügt über eine leistungsstarke Verknüpfungsfunktion, die nahtlos mit der Besucherzahl, der Sprachübertragung und anderer Geräte verknüpfen kann. Wenn das System einen Alarm auslöst, speichert es automatisch Fotos vor Ort und die Sprachübertragung für Sprachanforderungen. Wenn beispielsweise eine illegale Karte zum Eingeben des Kanals verwendet wird, führt das Access Control Face Erkennungs- und Anwesenheitssystem automatisch Bildaufforderungen und Sprachanforderungen durch und verknüpft gleichzeitig Tonalarme und leichte Alarme.
4) Anwesenheit der Erkennung von Deep Learning Face -Erkennung auf der Grundlage von Face Big Data, die die Robustheit und Erkennungsgenauigkeit der Systeme erheblich verbessert.
Der Besucheralgorithmus zur Anerkennung der Gesichtserkennungszeit übernimmt den Deep -Learning -Modus basierend auf neuronalem Netzwerk. Durch die Verwendung einer großen Anzahl einfacher Verarbeitungseinheiten, die mit der Bildung eines komplexen Zugangskontrollerkennungs- und Anwesenheitssystems verbunden sind, imitiert es das menschliche Lernen und das kognitive System und erhält den impliziten Ausdruck der Regeln und Regeln der Anerkennung und Anwesenheit, die schwierig sind im Lernprozess erreichen. Durch die Verwendung von Formmerkmalen, Graustufenmerkmalen, Hauttexturmerkmalen und anderen herkömmlichen Merkmalen und Fusionen, verwendeten die räumliche Analyse und Planungstechnologie, um hohe Leistung, hohe Präzision, hohe Robustheit und zuverlässige Gesichtsvergleichsalgorithmus zu erzielen.
Basierend auf praktischen Anwendungen in Bezug , automatisches Lernen, um menschliche Gesichtszüge zu erhalten. Nachdem der Algorithmus mit einer großen Anzahl von positiven und negativen Stichprobendaten ausgebildet wurde, hat er offensichtliche Vorteile von Genauigkeit, Fehlertoleranz, Robustheit usw. Es wurde von vielen großen Projekten getestet und erfüllt die tatsächliche Anwendung vollständig.
5) Geben Sie leistungsstarke Werkzeuge zur Vorverarbeitung von Gesichtsbildungen an
Beim Erstellen der Folgelistendatenbank ist die Qualität der Fotos ungleichmäßig und die Fotobilder können automatisch oder manuell verarbeitet werden, damit sie die entsprechenden Standards und Anforderungen entsprechen. Face Photo -Verarbeitungsfunktionen sind wie folgt:
Es unterstützt künstliche Zuschneidung von Gesichtsfotos durch Plug-Ins oder andere Methoden.
Unterstützen Sie die Bildverarbeitungs- und Analysetools von Drittanbietern.
Zu den Bildungswerkzeugen der Bildverarbeitung gehören: Farbverarbeitung, Helligkeitsanpassung, Kontrastanpassung, Sättigungsanpassung, Schärfeinstellung, Farbanpassung, Korrektur von Fisheye, Lichtbalance, Radiergummi, Hintergrundreinigung, Original-Bildwiederherstellung, Anbausanschlüsse, Superauflösung, automatische mehrstufige Helligkeit, Helligkeit, Helligkeit, Helligkeit, Helligkeit, Helligkeit. Automatischer Kontrast auf mehreren Ebenen, automatische Mehrebenensättigung, automatische mehrstufige Schärfe usw.