Карактеристике система за препознавање приступа у вези са прилазом

1) Функција модуларне структуре система.

Систем похађања времена приступа приступу усваја модуларну структуру "Сервер + ВоркСтатион", што је погодно за различита интелигентна одељења да изврше независно управљање према њиховом овлашћењу и избегава феномен овлашћења власти и конфузије. На пример, сервер података се посебно користи за размену података и складиштење; Радна станица за одржавање користи се за одржавање система контроле приступа у вези са прикупљањем времена прикупљања лица; Радна станица апликације користи се за управљање путницима и запосленима;

2) моћна функција за употребу ван мреже
Систем за управљање приступама за приступање пиксела за пригушивање лица има моћну функцију ван мреже. Када хардверски систем и систем за контролу приступа не могу нормално да комуницирају, систем контроле приступа и даље се може нормално користити без утицаја на улазак и излазак путника. Капацитет складиштења хардвера контролера може достићи до 100.000 фотографија и 100.000 историјских записа, што неће проузроковати губитак података због краткорочних комуникацијских кварова.
3) Снажна функција веза
Систем похађања похађања лица у вези са прилазом има моћну функцију везе, која се може неприметно повезати са похађањем времена препознавања лица, гласовном емитовању и другом опремом. Када систем активира аларм, он ће аутоматски сачувати фотографије на лицу места и гласовна емисија за гласовне упутства. На пример, када се нелегална картица користи за улазак у канал, систем за препознавање и похађање приступа аутоматски врши се систем за снимање и гласовне уписе и гласовне позиве, а истовремено линкови звука и лагане аларме.
4) Дубоко учење о препознавању лица похађање времена засновано на великим подацима, што увелико побољшава системску робусност и тачност препознавања.
Алгоритам прикупљања лица у пригушивању лица усваја режим дубоког учења на основу неуронске мреже. Користећи велики број једноставних прерађивачких јединица који се међусобно повезано да формира сложени приступ приступању и систему похађања, имитира систем људског учења и когнитивног и когнитивног система и добија имплицитни израз правила и правила о признавању лица и похађања лица постизање у процесу учења. Коришћењем функција облика, функције сиве скале, карактеристике текстуре коже и друге традиционалне карактеристике и фузије, користећи просторно анализу и технологију учења и заказивање технологије учења, високе перформансе, високе прецизности, висока робусност, поуздан алгоритам поређења лица, поузданог поређења фаза.
На основу практичних апликација у безбедности, јавној безбедности, образовању, финансијама и другим индустријама већ имамо стотине милиона суочавања великих података различитог квалитета, држања, светлости, пола итд. За дубоко учење, користећи масовне податке, користећи масовне податке , Аутоматско учење за добијање људских карактеристика лица. Након што је обучен са великим бројем лица позитивних и негативних података узорка, алгоритам има очигледне предности у тачности, толеранцији на грешку, робусност итд. Тестира је многим великим пројектима и у потпуности испуњава стварну примену.
5) Обезбедите моћне алате за претпроцесу лица
У процесу изградње базе података Слиједе, квалитет фотографија је неуједначен, а фотографије фотографије могу се аутоматски или ручно обрађивати како би се испунили релевантне стандарде и захтеве. Функције обраде фотографија лица су следеће:
Подржава вештачко усев фотографија лица путем додатака или других метода.
Подршка позива на алате за обраду и анализу слика на треће стране.
Image processing tools include: color processing, brightness adjustment, contrast adjustment, saturation adjustment, sharpness adjustment, color adjustment, fisheye correction, light balance, eraser, background cleaning, original image restoration, cropping tools, super resolution, automatic Multi-level brightness, Аутоматски контраст вишенамјенски ниво, аутоматски сатуратион са више нивоа, аутоматска оштрина са више нивоа итд.