Характеристики на системата за посещение на времето за контрол на достъпа до достъп до достъп до достъпа

1) Функция на структурата на модулната система.

Системата за посещаване на времето за разпознаване на достъп до достъп приема модулна структура „сървър + работна станция“, която е удобна за различните интелигентни отдели да извършват независимо управление според своя орган и избягва феномена на кръстовището на властта и объркване на управлението. Например, сървърът за данни се използва специално за обмен на данни и съхранение; Работната станция за поддръжка се използва за поддръжка на системата за посещение на времето за разпознаване на контрол на достъпа; Работната станция за кандидатстване се използва за управление на пътници и служители;

2) Мощна функция за използване на офлайн
Системата за управление на достъпа до контрол на времето за разпознаване на Pixel Face Face има мощна офлайн функция. Когато хардуерната система и системата за контрол на достъпа не могат да комуникират нормално, системата за контрол на достъпа все още може да се използва нормално, без да влияе върху влизането и излизането на пътниците. Капацитетът на съхранение на хардуерния контролер може да достигне до 100 000 снимки и 100 000 исторически записи, което няма да причини загуба на данни поради краткосрочни нарушения на комуникацията.
3) Мощна функция за свързване
Системата за посещение на времето за разпознаване на достъп до достъп има мощна функция за свързване, която може безпроблемно да се свърже с присъствието на времето за разпознаване на лица, гласовото излъчване и друго оборудване. Когато системата задейства аларма, тя автоматично ще запази снимки на място и гласово излъчване за гласови подкани. Например, когато се използва незаконна карта за въвеждане на канала, системата за разпознаване и посещаване на лице за контрол на достъпа автоматично извършва подкани за заснемане и глас и в същото време свързва звукови и леки аларми.
4) Посещаване на времето за разпознаване на дълбоко обучение въз основа на Face Big Data, което значително подобрява устойчивостта на системата и точността на разпознаване.
Алгоритъмът за присъствие на времето за разпознаване на лица приема режим на дълбоко обучение въз основа на невронната мрежа. Използвайки голям брой прости обработващи единици, свързани, за да образуват сложна система за разпознаване и посещаемост на достъпа, тя имитира човешката учебна и когнитивна система и получава имплицитното изразяване на правилата и правилата за разпознаване на лице и посещаемост, които са трудни за трудности постигане в процеса на обучение. Чрез използването на характеристики на формата, функции на сиви скали, функции на текстурата на кожата и други традиционни характеристики и сливане, използвайки пространствен анализ и технология за планиране на учене за постигане на висока производителност, висока точност, висока устойчивост, надежден алгоритъм за сравнение на лицето;
Въз основа на практически приложения в сигурността, обществената сигурност, образованието, финансите и други индустрии, ние вече имаме стотици милиони големи данни с различни качества, стойка, светлина, пол и др. За дълбоко обучение, използване на масивни данни, използвайки дълбоко обучение , Автоматично обучение за получаване на човешки черти на лицето. След като е обучен с голям брой данни за положителни и отрицателни проби, алгоритъмът има очевидни предимства в точността, толерантност към повреда, здравина и др. Той е тестван от много мащабни проекти и напълно отговаря на действителното приложение.
5) Предоставяне на мощни инструменти за предварителна обработка на изображението на лицето
В процеса на изграждане на базата данни за спазване на списъка, качеството на снимките е неравномерно и снимките могат да бъдат автоматично или ръчно обработени, за да ги накарат да отговарят на съответните стандарти и изисквания. Функциите за обработка на снимки на лицето са както следва:
Той поддържа изкуствено изрязване на снимки на лицето чрез приставки или други методи.
Поддръжка на извикване на инструменти за обработка и анализ на изображения на трети страни.
Инструментите за обработка на изображения включват: Обработка на цветовете, регулиране на яркостта, регулиране на контраста, настройка на насищането, регулиране на остротата, регулиране на цвета, корекция на рибени, светлинен баланс, гума, почистване на фона, оригинално възстановяване на изображения, инструменти за изрязване, супер разделителна способност, автоматична яркост на много нива, Автоматичен контраст на многостепенни, автоматично насищане с много нива, автоматична многостепенна острота и т.н.