Funktioner i åtkomstkontroll Face Recognition Time närvarosystem

1) Modulär systemstrukturfunktion.

Access Control Face Recognition Time närvarosystemet antar en "server + arbetsstation" -modulär struktur, vilket är bekvämt för olika intelligenta avdelningar att utföra oberoende ledning enligt deras myndighet och undviker fenomenet myndighetskorsning och förvaltning. Till exempel används dataservern speciellt för datautbyte och lagring; Underhållsarbetsstationen används för underhåll av åtkomstkontrollens ansiktsigenkänningstids närvarosystem; Applikationens arbetsstation används för hantering av passagerare och anställda;

2) kraftfull offlineanvändningsfunktion
Pixel Face Recognition Time närvaro Access Control Management System har en kraftfull offline -funktion. När hårdvarusystemet och åtkomstkontrollsystemet inte kan kommunicera normalt kan åtkomstkontrollsystemet fortfarande användas normalt utan att påverka passagerarnas inresa och utgång. Lagringskapaciteten för hårdvarukontrollern kan nå upp till 100 000 foton och 100 000 historiska poster, vilket inte kommer att orsaka dataförlust på grund av kortvariga kommunikationsfel.
3) kraftfull kopplingsfunktion
Access Control Face Recognition Time närvarosystem har en kraftfull kopplingsfunktion, som sömlöst kan koppla till ansiktsigenkänningstid närvaro, röstsändning och annan utrustning. När systemet utlöser ett larm sparar det automatiskt foton på plats och röstsändning för röstmeddelanden. Till exempel, när ett olagligt kort används för att komma in i kanalen, utför Access Control Face Recognition och närvarosystem automatiskt bildfångst och röstmeddelanden, och samtidigt länkar ljud och ljuslarm.
4) Djup inlärning Face Recognition Time närvaro baserat på Face Big Data, vilket förbättrar systemets robusthet och erkännande noggrannhet.
Ansiktsigenkänningstidens närvaro -algoritm antar det djupa inlärningsläget baserat på neuralt nätverk. Genom att använda ett stort antal enkla bearbetningsenheter som är sammankopplade för att bilda ett komplext åtkomstkontroll ansiktsigenkänning och närvarosystem, imiterar det det mänskliga inlärningen och det kognitiva systemet och erhåller det implicita uttrycket för reglerna och reglerna för ansiktsigenkänning och närvaro som är svåra att uppnå i processen att lära sig. Genom användning av formfunktioner, gråskalafunktioner, hudstrukturfunktioner och andra traditionella funktioner och fusion, med hjälp av rumslig analys och schemaläggning av inlärningsteknologi för att uppnå hög prestanda, hög precision, hög robusthet, tillförlitlig ansiktsjämförelsealgoritm;
Baserat på praktiska tillämpningar inom säkerhet, allmän säkerhet, utbildning, ekonomi och andra branscher har vi redan hundratals miljoner ansikte stora data av olika kvalitet, hållning, ljus, kön etc. för djup inlärning, med massiv data, med djup inlärning , Automatisk lärande för att få mänskliga ansiktsdrag. Efter att ha tränats med ett stort antal ansiktspositiva och negativa provdata har algoritmen uppenbara fördelar med noggrannhet, feltolerans, robusthet etc. Det har testats av många storskaliga projekt och uppfyller den faktiska tillämpningen fullt ut.
5) Ge kraftfulla ansiktsbildförbehandlingsverktyg
I processen med att bygga upp Follow List -databasen är kvaliteten på fotona ojämn och fotobilderna kan automatiskt eller manuellt behandlas för att få dem att uppfylla relevanta standarder och krav. Ansiktsfotobearbetningsfunktioner är följande:
Det stöder konstgjord beskärning av ansiktsfoton genom plug-ins eller andra metoder.
Support att ringa tredjeparts bildbehandling och analysverktyg.
Bildbehandlingsverktyg inkluderar: färgbehandling, ljusstyrkajustering, kontrastjustering, mättnadsjustering, skärpningsjustering, färgjustering, FishEye-korrigering, lätt balans, radergummi, bakgrundsrengöring, originalbildåterställning, beskärningsverktyg, superupplösning, automatisk ljusstyrka med flera nivåer, ljusstyrka, Automatisk multi-nivå-kontrast, automatisk multi-nivå mättnad, automatisk skärpa på flera nivåer, etc.