Fitur Sistem Kehadiran Waktu Pengakuan Kontrol Akses

1) Fungsi Struktur Sistem Modular.

Sistem kehadiran waktu pengenalan kontrol akses pengenalan mengadopsi struktur modular "server + workstation", yang nyaman bagi berbagai departemen cerdas untuk melakukan manajemen independen sesuai dengan otoritas mereka, dan menghindari fenomena penyilangan otoritas dan kebingungan manajemen. Misalnya, server data secara khusus digunakan untuk pertukaran data dan penyimpanan; Workstation pemeliharaan digunakan untuk pemeliharaan sistem kehadiran waktu pengenalan wajah kontrol akses; Workstation aplikasi digunakan untuk manajemen penumpang dan karyawan;

2) fungsi penggunaan offline yang kuat
Pixel Face Recognition Time Access Access Control Management System memiliki fungsi offline yang kuat. Ketika sistem perangkat keras dan sistem kontrol akses tidak dapat berkomunikasi secara normal, sistem kontrol akses masih dapat digunakan secara normal tanpa mempengaruhi masuk dan keluar dari penumpang. Kapasitas penyimpanan pengontrol perangkat keras dapat mencapai hingga 100.000 foto dan 100.000 catatan sejarah, yang tidak akan menyebabkan kehilangan data karena kegagalan komunikasi jangka pendek.
3) Fungsi tautan yang kuat
Sistem kehadiran waktu pengenalan wajah kontrol akses memiliki fungsi keterkaitan yang kuat, yang dapat terhubung dengan mulus dengan kehadiran waktu pengenalan wajah, siaran suara dan peralatan lainnya. Ketika sistem memicu alarm, itu akan secara otomatis menyimpan foto di tempat dan siaran suara untuk permintaan suara. Misalnya, ketika kartu ilegal digunakan untuk memasuki saluran, sistem pengenalan wajah dan kehadiran kontrol akses secara otomatis melakukan penangkapan gambar dan permintaan suara, dan pada saat yang sama menghubungkan alarm suara dan cahaya.
4) Kehadiran waktu pengenalan wajah yang mendalam berdasarkan Data Besar Wajah, yang sangat meningkatkan ketahanan sistem dan akurasi pengakuan.
Algoritma kehadiran waktu pengenalan wajah mengadopsi mode pembelajaran mendalam berdasarkan jaringan saraf. Dengan menggunakan sejumlah besar unit pemrosesan sederhana yang saling berhubungan untuk membentuk sistem pengenalan dan kehadiran kontrol kontrol akses yang kompleks, itu meniru pembelajaran manusia dan sistem kognitif, dan memperoleh ekspresi implisit dari aturan dan aturan pengakuan wajah dan kehadiran yang sulit dilakukan Capai dalam proses pembelajaran. Melalui penggunaan fitur bentuk, fitur skala abu -abu, fitur tekstur kulit dan fitur dan fusi tradisional lainnya, menggunakan analisis spasial dan teknologi pembelajaran penjadwalan untuk mencapai kinerja tinggi, presisi tinggi, ketahanan tinggi, algoritma perbandingan wajah yang andal;
Berdasarkan aplikasi praktis dalam keamanan, keamanan publik, pendidikan, keuangan dan industri lainnya, kami sudah memiliki ratusan juta data besar menghadapi kualitas yang berbeda, postur, cahaya, jenis kelamin, dll. Untuk pembelajaran yang mendalam, menggunakan data besar, menggunakan pembelajaran yang mendalam , Pembelajaran otomatis untuk mendapatkan fitur wajah manusia. Setelah dilatih dengan sejumlah besar data sampel positif dan negatif wajah, algoritma ini memiliki keunggulan yang jelas dalam akurasi, toleransi kesalahan, ketahanan, dll. Ini telah diuji oleh banyak proyek skala besar dan sepenuhnya memenuhi aplikasi yang sebenarnya.
5) Menyediakan alat preprocessing gambar wajah yang kuat
Dalam proses membangun database daftar berikut, kualitas foto tidak merata, dan gambar foto dapat diproses secara otomatis atau manual untuk membuatnya memenuhi standar dan persyaratan yang relevan. Fungsi pemrosesan foto wajah adalah sebagai berikut:
Ini mendukung pemangkasan buatan foto wajah melalui plug-in atau metode lainnya.
Mendukung panggilan pemrosesan gambar dan analisis pihak ketiga.
Alat pemrosesan gambar meliputi: pemrosesan warna, penyesuaian kecerahan, penyesuaian kontras, penyesuaian saturasi, penyesuaian ketajaman, penyesuaian warna, koreksi ikan, keseimbangan cahaya, penghapus, pembersihan latar belakang, restorasi gambar asli, alat tanam, resolusi super, kecerahan multi-level otomatis, Kontras multi-level otomatis, saturasi multi-level otomatis, ketajaman multi-level otomatis, dll.