యాక్సెస్ కంట్రోల్ యొక్క లక్షణాలు ముఖ గుర్తింపు సమయ హాజరు వ్యవస్థ

1) మాడ్యులర్ సిస్టమ్ స్ట్రక్చర్ ఫంక్షన్.

యాక్సెస్ కంట్రోల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ టైమ్ అటెండెన్స్ సిస్టమ్ "సర్వర్ + వర్క్‌స్టేషన్" మాడ్యులర్ నిర్మాణాన్ని అవలంబిస్తుంది, ఇది వివిధ తెలివైన విభాగాలకు వారి అధికారం ప్రకారం స్వతంత్ర నిర్వహణను నిర్వహించడానికి సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది మరియు అధికారం క్రాసింగ్ మరియు నిర్వహణ గందరగోళం యొక్క దృగ్విషయాన్ని నివారిస్తుంది. ఉదాహరణకు, డేటా సర్వర్ ప్రత్యేకంగా డేటా మార్పిడి మరియు నిల్వ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది; యాక్సెస్ కంట్రోల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ టైమ్ అటెండెన్స్ సిస్టమ్ నిర్వహణ కోసం నిర్వహణ వర్క్‌స్టేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది; ప్రయాణీకులు మరియు ఉద్యోగుల నిర్వహణ కోసం అప్లికేషన్ వర్క్‌స్టేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది;

2) శక్తివంతమైన ఆఫ్‌లైన్ వినియోగ ఫంక్షన్
పిక్సెల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ టైమ్ అటెండెన్స్ యాక్సెస్ కంట్రోల్ మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్ శక్తివంతమైన ఆఫ్‌లైన్ ఫంక్షన్‌ను కలిగి ఉంది. హార్డ్‌వేర్ సిస్టమ్ మరియు యాక్సెస్ కంట్రోల్ సిస్టమ్ సాధారణంగా కమ్యూనికేట్ చేయలేనప్పుడు, ప్రయాణీకుల ప్రవేశం మరియు నిష్క్రమణను ప్రభావితం చేయకుండా యాక్సెస్ కంట్రోల్ సిస్టమ్‌ను సాధారణంగా ఉపయోగించవచ్చు. హార్డ్వేర్ కంట్రోలర్ యొక్క నిల్వ సామర్థ్యం 100,000 ఫోటోలు మరియు 100,000 చారిత్రక రికార్డులను చేరుకోగలదు, ఇది స్వల్పకాలిక కమ్యూనికేషన్ వైఫల్యాల కారణంగా డేటా నష్టాన్ని కలిగించదు.
3) శక్తివంతమైన అనుసంధాన ఫంక్షన్
యాక్సెస్ కంట్రోల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ టైమ్ అటెండెన్స్ సిస్టమ్ శక్తివంతమైన అనుసంధాన ఫంక్షన్‌ను కలిగి ఉంది, ఇది ఫేస్ రికగ్నిషన్ టైమ్ అటెన్స్, వాయిస్ ప్రసారం మరియు ఇతర పరికరాలతో సజావుగా లింక్ చేయగలదు. సిస్టమ్ అలారంను ప్రేరేపించినప్పుడు, ఇది స్వయంచాలకంగా ఆన్-సైట్ ఫోటోలు మరియు వాయిస్ ప్రాంప్ట్‌ల కోసం వాయిస్ ప్రసారాన్ని సేవ్ చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఛానెల్‌లోకి ప్రవేశించడానికి చట్టవిరుద్ధమైన కార్డు ఉపయోగించినప్పుడు, యాక్సెస్ కంట్రోల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ మరియు హాజరు వ్యవస్థ స్వయంచాలకంగా ఇమేజ్ క్యాప్చర్ మరియు వాయిస్ ప్రాంప్ట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు అదే సమయంలో ధ్వని మరియు తేలికపాటి అలారాలను లింక్ చేస్తుంది.
4) ఫేస్ బిగ్ డేటా ఆధారంగా డీప్ లెర్నింగ్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ టైమ్ హాజరు, ఇది సిస్టమ్ దృ ness త్వం మరియు గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని బాగా మెరుగుపరుస్తుంది.
ముఖ గుర్తింపు సమయ హాజరు అల్గోరిథం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆధారంగా లోతైన అభ్యాస మోడ్‌ను అవలంబిస్తుంది. సంక్లిష్ట ప్రాప్యత నియంత్రణ ముఖ గుర్తింపు మరియు హాజరు వ్యవస్థను రూపొందించడానికి ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన పెద్ద సంఖ్యలో సాధారణ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, ఇది మానవ అభ్యాసం మరియు అభిజ్ఞా వ్యవస్థను అనుకరిస్తుంది మరియు ముఖ గుర్తింపు మరియు హాజరు యొక్క నియమాలు మరియు నియమాల యొక్క అవ్యక్త వ్యక్తీకరణను పొందుతుంది. నేర్చుకునే ప్రక్రియలో సాధించండి. ఆకార లక్షణాలు, గ్రేస్కేల్ లక్షణాలు, చర్మ ఆకృతి లక్షణాలు మరియు ఇతర సాంప్రదాయ లక్షణాలు మరియు కలయిక ద్వారా, ప్రాదేశిక విశ్లేషణ మరియు షెడ్యూల్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీని ఉపయోగించడం ద్వారా అధిక పనితీరు, అధిక ఖచ్చితత్వం, అధిక దృ ness త్వం, నమ్మదగిన ముఖ పోలిక అల్గోరిథం;
భద్రత, ప్రజా భద్రత, విద్య, ఫైనాన్స్ మరియు ఇతర పరిశ్రమలలో ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల ఆధారంగా, లోతైన అభ్యాసం కోసం, భారీ డేటాను ఉపయోగించడం, లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి, విభిన్న నాణ్యత, భంగిమ, కాంతి, లింగం మొదలైన వాటి యొక్క వందల మిలియన్ల ముఖం పెద్ద డేటా మాకు ఇప్పటికే ఉంది , మానవ ముఖ లక్షణాలను పొందడానికి ఆటోమేటిక్ లెర్నింగ్. ముఖం సానుకూల మరియు ప్రతికూల నమూనా డేటాతో శిక్షణ పొందిన తరువాత, అల్గోరిథం ఖచ్చితత్వం, తప్పు సహనం, దృ ness త్వం మొదలైన వాటిలో స్పష్టమైన ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది. ఇది చాలా పెద్ద-స్థాయి ప్రాజెక్టుల ద్వారా పరీక్షించబడింది మరియు వాస్తవ అనువర్తనాన్ని పూర్తిగా కలుస్తుంది.
5) శక్తివంతమైన ఫేస్ ఇమేజ్ ప్రిప్రాసెసింగ్ సాధనాలను అందించండి
ఫాలో జాబితా డేటాబేస్ను నిర్మించే ప్రక్రియలో, ఫోటోల నాణ్యత అసమానంగా ఉంటుంది మరియు ఫోటో చిత్రాలు సంబంధిత ప్రమాణాలు మరియు అవసరాలను తీర్చడానికి స్వయంచాలకంగా లేదా మానవీయంగా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. ఫేస్ ఫోటో ప్రాసెసింగ్ ఫంక్షన్లు ఈ క్రింది విధంగా ఉన్నాయి:
ఇది ప్లగిన్‌లు లేదా ఇతర పద్ధతుల ద్వారా ముఖ ఫోటోల కృత్రిమ పంటకు మద్దతు ఇస్తుంది.
మూడవ పార్టీ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణ సాధనాలను పిలవడం.
ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ సాధనాలు: కలర్ ప్రాసెసింగ్, బ్రైట్నెస్ సర్దుబాటు, కాంట్రాస్ట్ సర్దుబాటు, సంతృప్త సర్దుబాటు, పదును సర్దుబాటు, రంగు సర్దుబాటు, ఫిషీ దిద్దుబాటు, కాంతి సమతుల్యత, ఎరేజర్, నేపథ్య శుభ్రపరచడం, అసలు చిత్ర పునరుద్ధరణ, పంట సాధనాలు, సూపర్ రిజల్యూషన్, ఆటోమేటిక్ మల్టీ-లెవల్ ప్రకాశం, ఆటోమేటిక్ మల్టీ-లెవల్ కాంట్రాస్ట్, ఆటోమేటిక్ మల్టీ-లెవల్ సంతృప్తత, ఆటోమేటిక్ మల్టీ-లెవల్ పదును, మొదలైనవి.