Funksjes fan tagongskontrôle Face erkenning Tiidwikselingssysteem

1) modulêre systeemstruktuerfunksje.

De tagongspraure-erkenning fan 'e tagongsbehearsking Tawizing oannimt in "Server + wurkstasjon" Modulêre struktuer om ûnôfhinklike managemen út te fieren neffens har autoriteit, en foarkomt it ferskynsel fan autoriteit en managementferbining. Bygelyks de dataserver is spesjaal brûkt foar gegevenswikseling en opslach; De wurklist fan 'e ûnderhâld wurdt brûkt foar it ûnderhâld fan' e tagongskontrôle fan 'e tagongskontrôle-erkenningspelsysteem; De applikaasjewurkstasjon wurdt brûkt foar it behear fan passazjiers en meiwurkers;

2) krêftige offline gebrûk-funksje
It Pixel-tsjinkeling fan Pixel-erkenning Tiidbesetting Access Control Management System hat in krêftige offline-funksje. As it hardware-systeem normaal net normaal kin kommunisearje, kin it systeem noch normaal noch normaal brûkt wurde sûnder te beynfloedzjen fan 'e yngong en útgong fan passazjiers. De opslachkapasiteit fan 'e hardware-controller kin maksimaal 100.000 foto's en 100.000 histoaryske records berikke, dy't gjin gegevensferlies sille feroarsaakje fanwege koarte termyn kommunikaasjeflater fan koarte termyn.
3) krêftige keppeling-funksje
De tagongsproece-erkenning fan 'e tagongskermtiid hat de oanwêzige ynformaasje fan' e partij hat in krêftige keppeling, dy't naadloos keppeling is mei oanwêzich fan it gesicht fan 'e face erkenning, stim útstjoering en oare apparatuer. As it systeem in alarm triget, sil it automatysk op 'e side-foto's en stim útstjoering opslaan foar stimme-ôfstiet. Bygelyks, as in yllegale kaart wurdt brûkt om it kanaal yn te gean, fiert it tagongsproecleiting en dielnimmingssysteem automatysk ôfbyldings fange en stimplankje en tagelyk links en ljochte alarmen.
4) Deep Learning Goede erkenning fan 'e gearkomst dy't oanwêzich binne op basis fan it gesicht BIG-gegevens, dy't in soad berikberens ferbettert en erkenning foarkommen ferbettert.
De oanwêzige gesichtsearkomste tiidwagens fan 'e wedstriid oannimt de djippe learmodus op basis fan Neural netwurk. Troch in grut oantal ienfâldige ferwurkjen te brûken om te foarmjen om in komplekse tagongskerm te foarmjen en oanwêzich te foarmjen, imiteart it minsklik learende útdrukking fan 'e regels en regels en regels fan it gesicht dat lestich binne berikke yn it proses fan learen. Troch it brûken fan foarmfunksjes, griisskale funksjes, Hûdtymeksje Funksjes en fúzje, mei romtlike analyse en platte learen, hege presyzje, hege robúste, betrouber gesichtsferliking algoritm;
Basearre op praktyske applikaasjes yn feiligens, ûnderwiis, finânsjes, finânsjes, hawwe wy al grutte gegevens fan ferskillende kwaliteit, te folle, geslacht, ensfh. Foar djippe learen, mei help fan djip learen , Automatyske learen om minsklike gesichtsfunksjes te krijen. Nei't er oplaat wie mei in grut oantal posysjegegevens fan 'e face positive en negative stekprodussen, yn' e krektens, robúste, ensfh. It is hifke troch in protte grutskalige projekten en foldocht oan 'e eigentlike applikaasje foldwaande.
5) Soargje foar krêftige gesichtôfbylding foaropoartsjen
Yn it proses fan it bouwen fan 'e Follows-advertinsjedatabase, is de kwaliteit fan' e foto's uneven, en de foto-ôfbyldings kinne automatysk of manlik ferwurke wurde om har oan te foldwaan oan 'e relevante noarmen en easken. Face-ferwurkingsfunksjes binne as folgjend:
It stipet keunstmjittige cropping fan face-foto's fia plug-ins as oare metoaden.
Stypje skilje mei skiljen fan tredden-partij-beambeerferwurking en analyse-ark.
Ofstânferwurking ark omfetsje: kleurferwurking, helderheid oanpast, kontrast oanpassing, skearend oanpassing, ljochtferwidering, Eftergrûnskundigen, Eftergrondig, crapisearder, super resolúsje, Autor resolúsje, Autor resolúsje, Autor resolúsje, Autor, Automatche nivo helderheid, Automatysk kontrast foar mear nivo, Automatysk multikaasje-saturaasje, automatysk skerpte foar mear nivo, ensfh.