Մուտքի հսկողության առանձնահատկությունները դեմքի ճանաչման ժամանակի հաճախման համակարգ

1) մոդուլային համակարգի կառուցվածքի գործառույթը:

Մուտքի հսկողության դեմքի ճանաչման ժամանակի հաճախման համակարգը ընդունում է «սերվեր + աշխատատեղ» մոդուլային կառուցվածքը, որը հարմար է տարբեր խելացի գերատեսչությունների համար `իրենց լիազորությունների եւ կառավարման երեւույթից խուսափելու համար: Օրինակ, տվյալների սերվերը հատուկ օգտագործվում է տվյալների փոխանակման եւ պահպանման համար. Պահպանման աշխատատեղը օգտագործվում է մուտքի վերահսկման դեմքի ճանաչման ժամանակի հաճախման համակարգի պահպանման համար. Դիմումի աշխատատեղը օգտագործվում է ուղեւորների եւ աշխատողների կառավարման համար.

2) Հզոր անցանց օգտագործման գործառույթ
Pixel Face- ի ճանաչման ժամանակի հաճախումների մուտքի վերահսկման կառավարման համակարգը ունի հզոր անցանց գործառույթ: Երբ ապարատային համակարգը եւ մուտքի վերահսկման համակարգը չեն կարող նորմալ շփվել, մուտքի կառավարման համակարգը դեռ կարող է օգտագործվել նորմալ, առանց ուղեւորների մուտքի եւ ելքի վրա ազդելու: Սարքավորումների վերահսկիչի պահպանման կարողությունը կարող է հասնել մինչեւ 100,000 լուսանկար եւ 100,000 պատմական գրառում, ինչը չի պատճառի տվյալների կորուստ `կարճաժամկետ հաղորդակցության ձախողումների պատճառով:
3) Հզոր կապի գործառույթ
Մուտքի հսկողության դեմքի ճանաչման ժամանակի հաճախման համակարգը ունի հզոր կապի գործառույթ, որը կարող է սահուն կապվել դեմքի ճանաչման ժամանակի հաճախելիության, ձայնային հեռարձակում եւ այլ սարքավորումների հետ: Երբ համակարգը տագնապ է առաջացնում, այն ինքնաբերաբար կփրկի տեղում լուսանկարներն ու ձայնային հուշումների հեռարձակումը: Օրինակ, երբ ալիքը մուտքագրելու համար օգտագործվում է ապօրինի քարտ, մուտքի վերահսկման դեմքի ճանաչումը եւ հաճախելու համակարգը ինքնաբերաբար կատարում են պատկերի գրավում եւ ձայնային հուշումներ, եւ միեւնույն ժամանակ կապում են ձայնի եւ թեթեւ ազդանշաններ:
4) Խորը ուսուցումը դեմքի ճանաչման ժամանակի հաճախում է `հիմնվելով դեմքի մեծ տվյալների վրա, որոնք մեծապես բարելավում են համակարգի կայունությունը եւ ճանաչման ճշգրտությունը:
Դեմքի ճանաչման ժամանակի հաճախելիության ալգորիթմը ընդունում է խորը ուսուցման ռեժիմը, հիմնված նյարդային ցանցի վրա: Օգտագործելով մեծ թվով պարզ վերամշակման միավորներ, որոնք փոխկապակցված են դիմումների դեմ պայքարի դեմքի ճանաչման եւ հաճախելիության համակարգի ձեւավորման համար, դա ընդօրինակում է մարդկային ուսման եւ ճանաչողական համակարգը եւ ձեռք է բերում դեմքի ճանաչման կանոնների եւ հաճախության ենթադրյալ արտահայտություն հասնել ուսման գործընթացին: Ձեւաձեւի առանձնահատկությունների, մոխրագույն առանձնահատկությունների, մաշկի հյուսվածքի առանձնահատկությունների եւ այլ ավանդական առանձնահատկություններ եւ այլ ավանդական հատկություններ եւ միաձուլում, օգտագործելով տարածական վերլուծություն եւ ուսուցման տեխնոլոգիա `բարձր արդյունավետության, բարձր ճշգրտության, բարձր կայունության, հուսալի համեմատության համար.
Հիմք ընդունելով անվտանգության, հանրային անվտանգության, կրթության, ֆինանսների եւ այլ ոլորտների գործնական դիմումների հիման վրա, մենք արդեն ունենք հարյուրավոր միլիոններ տարբեր որակի, կեցվածքի, լույսի, սեռի եւ այլն, խորը ուսուցման համար, օգտագործելով զանգվածային ուսուցում , ավտոմատ ուսուցում `մարդու դեմքի հատկություններ ստանալու համար: Մեծ թվով դեմքի դրական եւ բացասական ընտրանքային տվյալներով վերապատրաստվելուց հետո ալգորիթմն ակնհայտ առավելություններ ունի ճշգրտության, մեղքերի հանդուրժողականության, կայունության եւ այլն:
5) ապահովում են դեմքի հզոր պատկերների նախնական օգտագործման գործիքներ
Հետեւյալ ցուցակի տվյալների բազան կառուցելու գործընթացում, լուսանկարների որակը անհավասար է, եւ լուսանկարների պատկերները կարող են ինքնաբերաբար կամ ձեռքով մշակել, որպեսզի դրանք բավարարեն համապատասխան ստանդարտներ եւ պահանջներ: Դեմքի լուսանկարների մշակման գործառույթները հետեւյալն են.
Այն աջակցում է դեմքի լուսանկարների արհեստական ​​բերքը plug-ins- ի կամ այլ մեթոդների միջոցով:
Աջակցեք երրորդ կողմի պատկերի վերամշակման եւ վերլուծության գործիքների զանգահարմանը:
Պատկերի վերամշակման գործիքները ներառում են. Գույնի վերամշակում, պայծառության ճշգրտում, հակապատկերային ճշգրտում, հագեցման ճշգրտում, կտրուկ ճշգրտում, ձեւի ճշգրտում, ֆիշերի շտկում, վերամշակում Ավտոմատ բազմամակարդակ հակադրություն, ավտոմատ բազմամակարդակ հագեցվածություն, ավտոմատ բազմամակարդակ կտրուկ եւ այլն: