Kako kontrola dostopa do prepoznavanja obrazov prepozna slike obraza?

Z razvojem tehnologije umetne inteligence so številni stanovanjski območji ali pisarniške zgradbe uporabljali sistem za prepoznavanje obraza Inteligentni sistem nadzora dostopa. Ne skrbite, da boste izgubili kartico za nadzor dostopa in luščili prste. Tovrstno prepoznavanje nadomešča tradicionalno metodo prepoznavanja, vendar ne smete vedeti, kako nadzor dostopa do prepoznavanja višjega cenovnega razreda prepozna obraz.

1. Pridobitev in sledenje obraza
Zajem obraza se nanaša na zaznavanje slike v okvirju slike ali video toka in ločevanje slike od ozadja in samodejno shranjevanje, vzdolžno sledenje se nanaša na uporabo tehnologije za zajem portreta za samodejno sledenje določene slike, ko se premika znotraj območja, ki ga zajame v območje Kamera, nadzor dostopa do prepoznavanja obrazov se v glavnem opira na to tehnologijo. Sledenje slike obraza se nanaša na uporabo tehnologije za pridobivanje obrazne slike za samodejno sledenje določene slike obraza, ko se določena slika obraza premakne znotraj območja, ki ga zajame kamera. Nadzor dostopa do prepoznavanja obraza prepozna obraze. V glavnem se zanašajte na to tehnologijo.
2. Primerjava udeležbe na sporedu
Način preverjanja obiskanja obrazov in vrsta iskanja sta dva načina primerjave, način preverjanja je preveriti, ali se zbrana slika ali določena slika primerja z registriranim predmetom v bazi, da ugotovi, ali gre za isto osebo, ki temelji na poravnavi iskanja pomeni iskanje vseh slik, registriranih v bazi podatkov, da bi ugotovili, ali določena slika obstaja, je nadzor dostopa do udeležbe v inteligenci za prepoznavanje obrazov natančno zato, ker jo je mogoče primerjati z zbranimi slikami obraza.
3. Modeliranje in iskanje podatkov se soočite
Podatki o obrazni sliki, registrirani v knjižnici, lahko modelirate za pridobivanje značilnosti obraza, ustvarjeno predlogo obraza pa je mogoče shraniti v bazo podatkov, v iskanju obraza je določena slika obraza modelirana in nato primerja z lastnikovo predlogo V bazi podatkov in na koncu naštejte seznam ljudi s podobnostjo glede na primerjano vrednost podobnosti, tako da, ko lahko vstopite in zapustite vrata, to pomeni, da je bil sistem za nadzor dostopa do obiskanja obraza uspešno prepoznan.
4. Dinamično zaznavanje živahnosti
Včasih je bila statična udeležba na prepoznavanju obrazov, ki je bila identificirana skozi določeno območje ali območje, torej zahteve za prepoznavanje diagonalnih kotov, razdalj in položajev bi bile razmeroma visoke. Značilnost statične udeležbe na prepoznavanju obrazov je, da je uporabniška zmogljivost majhna. Poleg tega varnostna zmogljivost ni visoka in fotografija lahko preide skozi. Zato bo Jiangxi Tuoshi Intelligent Technology Co., Ltd., razvil dinamični nadzor dostopa do udeležbe na dinamičnem prepoznavanju obraza. Sistem lahko ugotovi, ali lahko kamera identificira resnično osebo ali fotografijo, da prepreči goljufijo s fotografijami. Tehnologija zahteva uporabo tehnologije za odkrivanje v realnem času za dinamično udeležbo na prepoznavanju obrazov.
5. Pregled kakovosti slike
Kakovost slike neposredno vpliva na učinek prepoznavanja. Funkcija zaznavanja kakovosti slike lahko izvede oceno kakovosti slike na fotografijah, ki jih je treba primerjati, in daje ustrezne priporočene vrednosti za pomoč pri prepoznavanju. Vsaka nova tehnologija v razvojni fazi ne more biti popolna, nekatera pa niso popolna. Stvari potrebujejo veliko časa za izpopolnjevanje, reševanje težav v procesu udeležbe v prepoznavanju pa je ena od gonilnih sil, ki stoji za nenehnim napredkom tehnologije.
6. V prihodnosti bo vse več mest postalo inteligentno, tehnološko usmerjeni izdelki pa bodo državljani naredili bolj udobno, izboljšali kakovost življenja, prihranili naravne vire in hkrati prihranili čas, kljub vladnim Ukrepi za to, da bo mesto bolj udobno. pametnejši, vendar bo potrebno veliko truda, da bi bili v prihodnosti uspešni.