एक्सेस कंट्रोल फेस रिकग्निशन टाइम अटेंडेंस सिस्टम की विशेषताएं

1) मॉड्यूलर सिस्टम स्ट्रक्चर फंक्शन।

एक्सेस कंट्रोल फेस रिकग्निशन टाइम अटेंडेंस सिस्टम एक "सर्वर + वर्कस्टेशन" मॉड्यूलर संरचना को अपनाता है, जो विभिन्न बुद्धिमान विभागों के लिए अपने अधिकार के अनुसार स्वतंत्र प्रबंधन को पूरा करने के लिए सुविधाजनक है, और प्राधिकरण क्रॉसिंग और प्रबंधन भ्रम की घटना से बचता है। उदाहरण के लिए, डेटा सर्वर का उपयोग विशेष रूप से डेटा एक्सचेंज और स्टोरेज के लिए किया जाता है; रखरखाव वर्कस्टेशन का उपयोग एक्सेस कंट्रोल फेस रिकग्निशन टाइम अटेंडेंस सिस्टम के रखरखाव के लिए किया जाता है; आवेदन वर्कस्टेशन का उपयोग यात्रियों और कर्मचारियों के प्रबंधन के लिए किया जाता है;

2) शक्तिशाली ऑफ़लाइन उपयोग फ़ंक्शन
पिक्सेल फेस रिकग्निशन टाइम अटेंडेंस एक्सेस कंट्रोल मैनेजमेंट सिस्टम में एक शक्तिशाली ऑफ़लाइन फ़ंक्शन है। जब हार्डवेयर सिस्टम और एक्सेस कंट्रोल सिस्टम सामान्य रूप से संवाद नहीं कर सकते हैं, तो एक्सेस कंट्रोल सिस्टम का उपयोग अभी भी सामान्य रूप से यात्रियों के प्रवेश और निकास को प्रभावित किए बिना किया जा सकता है। हार्डवेयर नियंत्रक की भंडारण क्षमता 100,000 फ़ोटो और 100,000 ऐतिहासिक रिकॉर्ड तक पहुंच सकती है, जिससे अल्पकालिक संचार विफलताओं के कारण डेटा हानि नहीं होगी।
3) शक्तिशाली लिंकेज फ़ंक्शन
एक्सेस कंट्रोल फेस रिकग्निशन टाइम अटेंडेंस सिस्टम में एक शक्तिशाली लिंकेज फ़ंक्शन होता है, जो चेहरे की पहचान समय की उपस्थिति, वॉयस प्रसारण और अन्य उपकरणों के साथ मूल रूप से लिंक कर सकता है। जब सिस्टम एक अलार्म को ट्रिगर करता है, तो यह स्वचालित रूप से ऑन-साइट फ़ोटो और वॉयस प्रॉम्प्ट के लिए वॉयस प्रसारण को बचाएगा। उदाहरण के लिए, जब चैनल में प्रवेश करने के लिए एक अवैध कार्ड का उपयोग किया जाता है, तो एक्सेस कंट्रोल फेस रिकग्निशन और अटेंडेंस सिस्टम स्वचालित रूप से इमेज कैप्चर और वॉयस प्रॉम्प्ट करता है, और एक ही समय में साउंड और लाइट अलार्म लिंक करता है।
4) डीप लर्निंग फेस रिकग्निशन टाइम अटेंडेंस फेस बिग डेटा के आधार पर, जो सिस्टम की मजबूती और मान्यता सटीकता में बहुत सुधार करता है।
फेस रिकग्निशन टाइम अटेंडेंस एल्गोरिथ्म न्यूरल नेटवर्क के आधार पर डीप लर्निंग मोड को अपनाता है। बड़ी संख्या में सरल प्रसंस्करण इकाइयों का उपयोग करके एक जटिल अभिगम नियंत्रण चेहरा मान्यता और उपस्थिति प्रणाली बनाने के लिए परस्पर जुड़ा हुआ है, यह मानव सीखने और संज्ञानात्मक प्रणाली की नकल करता है, और चेहरे की पहचान और उपस्थिति के नियमों और नियमों की निहित अभिव्यक्ति को प्राप्त करता है जो मुश्किल है सीखने की प्रक्रिया में प्राप्त करें। आकार सुविधाओं, ग्रेस्केल सुविधाओं, त्वचा बनावट सुविधाओं और अन्य पारंपरिक सुविधाओं और संलयन के उपयोग के माध्यम से, उच्च प्रदर्शन, उच्च परिशुद्धता, उच्च मजबूती, विश्वसनीय चेहरे की तुलना एल्गोरिथ्म को प्राप्त करने के लिए स्थानिक विश्लेषण और शेड्यूलिंग सीखने की तकनीक का उपयोग करते हुए;
सुरक्षा, सार्वजनिक सुरक्षा, शिक्षा, वित्त और अन्य उद्योगों में व्यावहारिक अनुप्रयोगों के आधार पर, हमारे पास पहले से ही अलग -अलग गुणवत्ता, आसन, प्रकाश, लिंग, आदि के लाखों लाखों चेहरे हैं, गहन सीखने के लिए, बड़े पैमाने पर डेटा का उपयोग करते हुए, गहरी सीखने का उपयोग करते हुए , मानव चेहरे की सुविधाओं को प्राप्त करने के लिए स्वचालित सीखना। बड़ी संख्या में चेहरे के सकारात्मक और नकारात्मक नमूना डेटा के साथ प्रशिक्षित होने के बाद, एल्गोरिथ्म के सटीकता, गलती सहिष्णुता, मजबूती आदि में स्पष्ट लाभ हैं। यह कई बड़े पैमाने पर परियोजनाओं द्वारा परीक्षण किया गया है और पूरी तरह से वास्तविक अनुप्रयोग को पूरा करता है।
5) शक्तिशाली चेहरा छवि प्रीप्रोसेसिंग टूल प्रदान करें
फॉलो लिस्ट डेटाबेस के निर्माण की प्रक्रिया में, फ़ोटो की गुणवत्ता असमान है, और फोटो छवियों को स्वचालित रूप से या मैन्युअल रूप से संसाधित किया जा सकता है ताकि उन्हें प्रासंगिक मानकों और आवश्यकताओं को पूरा किया जा सके। फेस फोटो प्रोसेसिंग फ़ंक्शन इस प्रकार हैं:
यह प्लग-इन या अन्य तरीकों के माध्यम से चेहरे की तस्वीरों की कृत्रिम फसल का समर्थन करता है।
तीसरे पक्ष की छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण उपकरण कॉल करने का समर्थन करें।
छवि प्रसंस्करण उपकरण में शामिल हैं: रंग प्रसंस्करण, चमक समायोजन, कंट्रास्ट समायोजन, संतृप्ति समायोजन, तीक्ष्णता समायोजन, रंग समायोजन, फिशेय सुधार, प्रकाश संतुलन, इरेज़र, पृष्ठभूमि सफाई, मूल छवि बहाली, फसल उपकरण, सुपर रिज़ॉल्यूशन, स्वचालित बहु-स्तरीय चमक, स्वचालित बहु-स्तरीय विपरीत, स्वचालित बहु-स्तरीय संतृप्ति, स्वचालित बहु-स्तरीय तीक्ष्णता, आदि।