Caratteristiche del controllo del riconoscimento del volto Access Face Sistema di frequenza

1) Funzione della struttura del sistema modulare.

Il sistema di partecipazione del tempo di riconoscimento degli accessi è adotta una struttura modulare "server + workstation", che è conveniente per i diversi dipartimenti intelligenti per effettuare una gestione indipendente in base alla loro autorità ed evita il fenomeno della confusione di attraversamento e gestione dell'autorità. Ad esempio, il server di dati viene utilizzato appositamente per lo scambio di dati e l'archiviazione; La workstation di manutenzione viene utilizzata per la manutenzione del sistema di partecipazione del tempo di riconoscimento del controllo degli accessi; La stazione di lavoro delle applicazioni viene utilizzata per la gestione di passeggeri e dipendenti;

2) potente funzione di utilizzo offline
Il sistema di gestione dell'accesso di accesso di riconoscimento di Pixel Face Face ha una potente funzione offline. Quando il sistema hardware e il sistema di controllo dell'accesso non possono comunicare normalmente, il sistema di controllo dell'accesso può ancora essere utilizzato normalmente senza influire sull'ingresso e l'uscita dei passeggeri. La capacità di archiviazione del controller hardware può raggiungere fino a 100.000 foto e 100.000 record storici, il che non causerà la perdita di dati a causa di guasti di comunicazione a breve termine.
3) potente funzione di collegamento
Il sistema di frequenza del tempo di riconoscimento del controllo degli accessi ha una potente funzione di collegamento, che può collegarsi senza soluzione di continuità con la partecipazione al tempo di riconoscimento facciale, la trasmissione vocale e altre attrezzature. Quando il sistema innesca un allarme, salverà automaticamente le foto in loco e la trasmissione vocale per i suggerimenti vocali. Ad esempio, quando una scheda illegale viene utilizzata per entrare nel canale, il sistema di riconoscimento e la partecipazione del controllo dell'accesso esegue automaticamente i prompt di acquisizione delle immagini e vocali e allo stesso tempo collega i suoni e gli allarmi della luce.
4) La partecipazione del tempo di riconoscimento del volto di Deep Learning basato su Face Big Data, che migliora notevolmente la robustezza del sistema e l'accuratezza del riconoscimento.
L'algoritmo di frequenza del tempo di riconoscimento facciale adotta la modalità di apprendimento profondo basato sulla rete neurale. Utilizzando un gran numero di semplici unità di elaborazione interconnesse per formare un complesso sistema di riconoscimento e frequenza del controllo degli accessi, imita l'apprendimento umano e il sistema cognitivo e ottiene l'espressione implicita delle regole e delle regole del riconoscimento e della partecipazione del viso che sono difficili da raggiungere nel processo di apprendimento. Attraverso l'uso di caratteristiche di forma, caratteristiche in scala di grigi, caratteristiche della trama della pelle e altre caratteristiche e fusioni tradizionali, utilizzando analisi spaziali e pianificazione della tecnologia di apprendimento per ottenere algoritmo ad alta prestazione, alta precisione, alta robustezza, confronto del viso affidabile;
Sulla base di applicazioni pratiche in materia di sicurezza, pubblica sicurezza, istruzione, finanza e altre industrie, abbiamo già centinaia di milioni di big data di diversa qualità, postura, luce, genere, ecc. Per l'apprendimento profondo, utilizzando dati enormi, utilizzando un deep learning , Apprendimento automatico per ottenere caratteristiche facciali umane. Dopo essere stato addestrato con un gran numero di dati sul campione positivi e negativi del viso, l'algoritmo presenta evidenti vantaggi in accuratezza, tolleranza ai guasti, robustezza, ecc. È stato testato da molti progetti su larga scala e soddisfa pienamente l'applicazione effettiva.
5) Fornire potenti strumenti di preelaborazione dell'immagine del viso
Nel processo di costruzione del database dell'elenco di follow, la qualità delle foto è irregolare e le immagini fotografiche possono essere elaborate automaticamente o manualmente per farle soddisfare gli standard e i requisiti pertinenti. Le funzioni di elaborazione delle foto del viso sono le seguenti:
Supporta un ritaglio artificiale di foto del viso attraverso plug-in o altri metodi.
Supportare gli strumenti di elaborazione e analisi delle immagini di chiamata di chiamata di terze parti.
Gli strumenti di elaborazione delle immagini includono: elaborazione del colore, regolazione della luminosità, regolazione del contrasto, regolazione della saturazione, regolazione della nitidezza, regolazione del colore, correzione del pesce, bilanciamento della luce, gomma, pulizia dello sfondo, ripristino delle immagini originali, strumenti di ritaglio, super risoluzione, luminosità automatica a più livelli, Contrasto multilivello automatico, saturazione multilivello automatico, nitidezza multi-livello automatica, ecc.