Značilnosti sistema za prepoznavanje časa za preverjanje dostopa

1) Funkcija modularne strukture sistema.

Sistem za prepoznavanje časa za preverjanje dostopa FASS FASS sprejema modularno strukturo "Server + Workstation", ki je primerna za različne inteligentne oddelke, da izvajajo neodvisno upravljanje v skladu z njihovimi pooblastili in se izogne ​​pojavu prestopanja oblasti in zmede upravljanja. Na primer, podatkovni strežnik se posebej uporablja za izmenjavo in shranjevanje podatkov; Vzdrževalna delovna postaja se uporablja za vzdrževanje sistema za opazovanje časa za prepoznavanje časa za nadzor dostopa; Application Workstation se uporablja za upravljanje potnikov in zaposlenih;

2) Močna funkcija uporabe brez povezave
Sistem za upravljanje dostopa za nadzor dostopa do Pixel Face Adbiention ima močno funkcijo brez povezave. Kadar sistem strojne opreme in sistem za nadzor dostopa ne moreta normalno komunicirati, lahko sistem za nadzor dostopa še vedno uporabljamo normalno, ne da bi to vplivalo na vstop in izstop potnikov. Zmogljivost za shranjevanje strojnega krmilnika lahko doseže do 100.000 fotografij in 100.000 zgodovinskih zapisov, kar zaradi kratkoročnih neuspehov komunikacije ne bo povzročilo izgube podatkov.
3) Močna funkcija povezave
Sistem za prepoznavanje časa Access Control Fant Obiskke ima močno funkcijo povezave, ki se lahko brezhibno poveže s časom prepoznavanja obrazov, glasovno oddajo in drugo opremo. Ko sistem sproži alarm, bo samodejno prihranil fotografije na kraju samem in glasovno oddajo za glasovne pozive. Na primer, ko se za vstop v kanal uporablja nezakonita kartica, sistem za prepoznavanje in udeležbo na nadzoru dostopa samodejno izvaja zajem in glasovne pozive slike in hkrati povezuje zvočne in lahke alarme.
4) Globoko učenje Obiskava časa prepoznavanja na podlagi velikih podatkov Face, kar močno izboljša trdnost sistema in natančnost prepoznavanja.
Algoritem za obisk časa za prepoznavanje obraza sprejema način globokega učenja, ki temelji na nevronski mreži. Z uporabo velikega števila preprostih procesnih enot, ki so povezane za oblikovanje zapletenega sistema za prepoznavanje in udeležbo na nadzoru dostopa, posnema človeško učenje in kognitivni sistem ter pridobi implicitno izražanje pravil in pravil prepoznavanja in udeležbe, ki jih je težko doseči v procesu učenja. Z uporabo lastnosti oblik, lastnosti sive, lastnosti teksture kože in drugih tradicionalnih lastnosti in fuzije z uporabo prostorske analize in načrtovanja učne tehnologije za doseganje visoke zmogljivosti, visoke natančnosti, visoke robustnosti, zanesljivega algoritma primerjave obraza;
Na podlagi praktičnih aplikacij za varnost, javno varnost, izobraževanje, finance in druge panoge imamo že na stotine milijonov velikih podatkov o različnih kakovosti, drži, svetlobi, spolu itd. Za globoko učenje z uporabo množičnih podatkov z uporabo globokega učenja , samodejno učenje človekovega obraza. Potem ko je bil usposobljen z velikim številom pozitivnih in negativnih vzorcev, ima algoritem očitne prednosti natančnosti, tolerance na napake, robustnosti itd. Preizkusili so ga številni obsežni projekti in v celoti ustreza dejanski uporabi.
5) Zagotovite močna orodja za predhodno obdelavo slike
V postopku izdelave baze podatkov o naslednjem seznamu je kakovost fotografij neenakomerna, fotografije pa se lahko samodejno ali ročno obdelajo, da bodo izpolnjene ustrezne standarde in zahteve. Funkcije obdelave fotografij so naslednje:
Podpira umetno obrezovanje fotografij obraza prek vtičnikov ali drugih metod.
Podpora klicu orodij za obdelavo in analizo slik tretjih oseb.
Orodja za obdelavo slik vključujejo: obdelavo barv, prilagoditev svetlosti, nastavitev kontrasta, nastavitev nasičenosti, prilagoditev ostrine, nastavitev barv, korekcija ribolov, lahka ravnovesje, radirstvo, čiščenje ozadja, obnavljanje originalne slike, orodja za obrezovanje, super ločljivost, samodejna svetlost na več stopnjah, svetlost na več stopnjah, Samodejni kontrast na več ravneh, samodejno nasičenost na več ravneh, samodejna ostrina na več ravneh itd.