დაშვების კონტროლის სახის აღიარების დროის დასწრების სისტემის მახასიათებლები

1) მოდულური სისტემის სტრუქტურის ფუნქცია.

წვდომის კონტროლის სახის აღიარების დროის დასწრების სისტემა იღებს "სერვერს + სამუშაო სადგურის" მოდულურ სტრუქტურას, რომელიც მოსახერხებელია სხვადასხვა ინტელექტუალური დეპარტამენტებისთვის, რომ განახორციელონ დამოუკიდებელი მენეჯმენტი თავიანთი უფლებამოსილების შესაბამისად, და თავიდან აიცილებენ უფლებამოსილების გადაკვეთის ფენომენს და მენეჯმენტის დაბნეულობას. მაგალითად, მონაცემთა სერვერი სპეციალურად გამოიყენება მონაცემთა გაცვლისა და შენახვისთვის; სარემონტო სამუშაო სადგური გამოიყენება წვდომის კონტროლის სახის აღიარების დროის დასწრების სისტემის შენარჩუნებისთვის; განაცხადის სამუშაო სადგური გამოიყენება მგზავრებისა და თანამშრომლების მართვისთვის;

2) მძლავრი ხაზგარეშე გამოყენების ფუნქცია
Pixel სახის აღიარების დრო დასწრება წვდომის კონტროლის მართვის სისტემას აქვს ძლიერი ხაზგარეშე ფუნქცია. როდესაც აპარატურის სისტემა და წვდომის კონტროლის სისტემა ნორმალურად ვერ კომუნიკაციას, წვდომის კონტროლის სისტემა კვლავ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნორმალურად, მგზავრების შესვლისა და გასვლის გავლენის გარეშე. ტექნიკის კონტროლერის შენახვის მოცულობა შეიძლება მიაღწიოს 100000-მდე ფოტოს და 100,000 ისტორიულ ჩანაწერს, რაც არ გამოიწვევს მონაცემთა დაკარგვას მოკლევადიანი კომუნიკაციის ჩავარდნის გამო.
3) მძლავრი კავშირის ფუნქცია
Access Control Face აღიარების დროის დასწრების სისტემას აქვს ძლიერი კავშირის ფუნქცია, რომელსაც შეუძლია შეუფერხებლად დააკავშიროს სახის აღიარების დრო დასწრება, ხმოვანი მაუწყებლობა და სხვა აღჭურვილობა. როდესაც სისტემა განგაში იწვევს, ის ავტომატურად დაზოგავს ადგილზე ფოტოებს და ხმოვან მოთხოვნებს. მაგალითად, როდესაც არხში არალეგალური ბარათი გამოიყენება, წვდომის კონტროლის სახის აღიარებისა და დასწრების სისტემა ავტომატურად ასრულებს გამოსახულების გადაღებას და ხმის მოთხოვნებს, და ამავე დროს ბმულები ხმის და მსუბუქი სიგნალიზაციით.
4) ღრმა სწავლის სახის აღიარების დრო დასწრება დიდ მონაცემებზე დაფუძნებული, რაც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს სისტემის გამძლეობას და აღიარების სიზუსტეს.
სახის აღიარების დროის დასწრების ალგორითმი იღებს ღრმა სწავლის რეჟიმს ნერვული ქსელის საფუძველზე. დიდი რაოდენობით მარტივი დამუშავების ერთეულის გამოყენებით, რომლებიც შექმნილია სახის დაშვების კონტროლის სახის ამოცნობისა და დასწრების სისტემის შესაქმნელად, იგი მიბაძავს ადამიანის სწავლებას და შემეცნებით სისტემას და იღებს სახის აღიარებისა და დასწრების წესების და წესების იმპლიციტურ გამოხატვას, რაც ძნელია მის მიღწევა სწავლის პროცესში. ფორმის მახასიათებლების, ნაცრისფერი მასშტაბის მახასიათებლების, კანის ტექსტურის მახასიათებლების და სხვა ტრადიციული მახასიათებლებისა და შერწყმის საშუალებით, სივრცითი ანალიზისა და სწავლის დაგეგმვის ტექნოლოგიის გამოყენებით, მაღალი ხარისხის, მაღალი სიზუსტის, მაღალი სიმტკიცე, სახის საიმედო შედარების ალგორითმის მისაღწევად;
უსაფრთხოების, საზოგადოებრივი უსაფრთხოების, განათლების, ფინანსების და სხვა ინდუსტრიების პრაქტიკული პროგრამების საფუძველზე, ჩვენ უკვე გვაქვს ასობით მილიონი დიდი მონაცემები სხვადასხვა ხარისხის, პოზა, მსუბუქი, სქესის და ა.შ., ღრმა სწავლისთვის, მასიური მონაცემების გამოყენებით, ღრმა სწავლის გამოყენებით , ავტომატური სწავლა ადამიანის სახის მახასიათებლების მისაღებად. მას შემდეგ, რაც დიდი რაოდენობით ვარჯიშობენ სახის დადებითი და უარყოფითი ნიმუშის მონაცემებით, ალგორითმს აშკარა უპირატესობები აქვს სიზუსტით, ხარვეზების ტოლერანტობის, გამძლეობის და ა.შ., იგი შემოწმებულია მრავალი ფართომასშტაბიანი პროექტით და სრულად აკმაყოფილებს ფაქტობრივ გამოყენებას.
5) მიაწოდეთ სახის მძლავრი გამოსახულების დამუშავების ინსტრუმენტები
შემდეგ ჩამონათვალის მონაცემთა ბაზის მშენებლობის პროცესში, ფოტოების ხარისხი არათანაბარია, ხოლო ფოტო სურათების ავტომატურად ან ხელით დამუშავებულია, რათა მათ დააკმაყოფილონ შესაბამისი სტანდარტები და მოთხოვნები. სახის ფოტოების დამუშავების ფუნქციები შემდეგია:
იგი მხარს უჭერს სახის ფოტოების ხელოვნურ მოსავალს დანამატების ან სხვა მეთოდების საშუალებით.
მხარი დაუჭირეთ მესამე მხარის გამოსახულების დამუშავებისა და ანალიზის ინსტრუმენტებს.
სურათის დამუშავების ინსტრუმენტებში შედის: ფერის დამუშავება, სიკაშკაშის კორექტირება, კონტრასტის კორექტირება, გაჯერების კორექტირება, სიმკვეთრის კორექტირება, ფერის კორექტირება, Fisheye კორექტირება, მსუბუქი ბალანსი, საშლელი, ფონის გაწმენდა, ორიგინალური გამოსახულების აღდგენა, მოსავლის ინსტრუმენტები, სუპერ რეზოლუცია, ავტომატური მრავალ დონის სიკაშკაშე,, ავტომატური მრავალ დონის სიკაშკაშე,, ავტომატური მრავალ დონის სიკაშკაშე, ავტომატური მრავალ დონის კონტრასტი, ავტომატური მრავალ დონის გაჯერება, ავტომატური მრავალ დონის სიმკვეთრე და ა.შ.