Características do Sistema de Participação de Reconhecimento de Facos de Controle de Acesso

1) Função da estrutura do sistema modular.

O sistema de participação no tempo de reconhecimento de rosto de controle de acesso adota uma estrutura modular "servidor + workstation", que é conveniente para diferentes departamentos inteligentes realizarem gerenciamento independente de acordo com sua autoridade, e evita o fenômeno de cruzamento de autoridade e confusão da administração. Por exemplo, o servidor de dados é usado especialmente para troca e armazenamento de dados; A estação de trabalho de manutenção é usada para a manutenção do sistema de participação no tempo de reconhecimento de rosto de controle de acesso; A estação de trabalho do aplicativo é usada para o gerenciamento de passageiros e funcionários;

2) Função de uso offline poderoso
O sistema de gerenciamento de controle de acesso à participação no pixel Face Reconhecimento tem uma poderosa função offline. Quando o sistema de hardware e o sistema de controle de acesso não podem se comunicar normalmente, o sistema de controle de acesso ainda pode ser usado normalmente sem afetar a entrada e a saída dos passageiros. A capacidade de armazenamento do controlador de hardware pode atingir até 100.000 fotos e 100.000 registros históricos, o que não causará perda de dados devido a falhas de comunicação de curto prazo.
3) Função de ligação poderosa
O sistema de participação no tempo de reconhecimento de rosto de controle de acesso tem uma poderosa função de ligação, que pode se conectar perfeitamente à participação no tempo de reconhecimento de rosto, transmissão de voz e outros equipamentos. Quando o sistema aciona um alarme, ele salvará automaticamente fotos e transmissão de voz para obter os avisos de voz. Por exemplo, quando um cartão ilegal é usado para entrar no canal, o sistema de reconhecimento de face e presença de controle de acesso executa automaticamente a captura de imagens e os prompts de voz e, ao mesmo tempo, vincula alarmes de som e luz.
4) Aprendizagem profunda de reconhecimento de reconhecimento de tempo de reconhecimento com base no Face Big Data, o que melhora bastante a robustez do sistema e a precisão do reconhecimento.
O algoritmo de participação no tempo de reconhecimento de rosto adota o modo de aprendizado profundo baseado na rede neural. Usando um grande número de unidades de processamento simples interconectadas para formar um complexo sistema de reconhecimento de face e participação de controle de acesso, imita o aprendizado humano e o sistema cognitivo e obtém a expressão implícita das regras e regras de reconhecimento de rosto e participação que são difíceis de alcançar no processo de aprendizado. Através do uso de recursos de forma, recursos em escala de cinza, recursos de textura da pele e outros recursos e fusão tradicionais, usando análise espacial e agenda a tecnologia de aprendizado para obter algoritmo de alto desempenho, alta precisão, alta robustez e comparação de rosto;
Com base em aplicações práticas em segurança, segurança pública, educação, finanças e outras indústrias, já temos centenas de milhões de big data de qualidade de qualidade, postura, luz, gênero, etc. para aprendizado profundo, usando dados maciços, usando aprendizado profundo , Aprendizagem automática para obter características faciais humanas. Depois de ser treinado com um grande número de dados de amostra positivos e negativos, o algoritmo tem vantagens óbvias em precisão, tolerância a falhas, robustez etc. Ele foi testado por muitos projetos em larga escala e atende totalmente à aplicação real.
5) Forneça poderosas ferramentas de pré -processamento de imagem de face
No processo de criação do banco de dados da lista a seguir, a qualidade das fotos é desigual e as imagens fotográficas podem ser processadas automaticamente ou manualmente para fazê -las atender aos padrões e requisitos relevantes. As funções de processamento de fotos de rosto são as seguintes:
Ele suporta corte artificial de fotos de rosto por meio de plug-ins ou outros métodos.
Apoie chamando as ferramentas de processamento e análise de imagem de terceiros.
As ferramentas de processamento de imagens incluem: processamento de cores, ajuste de brilho, ajuste de contraste, ajuste de saturação, ajuste de nitidez, ajuste de cor, correção de peixe, equilíbrio de luz, borracha, limpeza de fundo, restauração original de imagem, ferramentas de corte, super resolução, brilho automático de vários níveis, Contraste multinível automático, saturação automática de vários níveis, nitidez automática de vários níveis, etc.