Kako kontrola pristupa prepoznavanju lica za prepoznavanje lica prepoznaje slike lica?

Sa razvojem umjetne inteligencije tehnologije, mnoga stambena područja ili uredske zgrade koristili su pohađanje vremena za prepoznavanje lica Inteligentni sistem kontrole pristupa. Ne brinite o gubitku kartice za kontrolu pristupa i ljuljajući prste. Ova vrsta priznanja zamjenjuje tradicionalnu metodu prepoznavanja, ali ne biste trebali znati kako kontrola pristupa visokog krajnjeg prepoznavanja prepoznaje lice.

1. Lično sticanje i praćenje
Snimanje lica odnosi se na otkrivanje slike u okviru slike ili video toka i odvajanje slike iz pozadine i uštedeći ga, uzdužno praćenje za automatsko praćenje navedene slike kao što se kreće u rasponu urođene Kamera, kontrola pristupa prepoznavanju lica, uglavnom se oslanja na ovu tehnologiju. Praćenje slike Lice odnosi se na upotrebu tehnologije stjecanja slike na licu za automatsko praćenje navedene slike lica kada se određena slika lica pomiče u rasponu urođene kamerom. Kontrola pristupa prepoznavanju lica Pristup prepoznaje lica. Uglavnom se oslanjaju na ovu tehnologiju.
2. Upoređivanje pohađanja prepoznavanja lica
Režim provjere prepoznavanja lica i vrsta pretraživanja su dva načina za usporedbu, metoda verifikacije je provjera da li se prikupljena slika ili navedena slika uspoređuje sa registriranim objektom u bazi da li je ista osoba, na osnovu usklađivanja pretraživanja znači pretražiti sve slike registrirane u bazi podataka da biste saznali da li navedena slika postoji, inteligencija kontrole pristupa prepoznavanju lica je upravo zato što se može uporediti sa prikupljenim slikama lica.
3. Modeliranje i pronalaženje podataka za lice
Podaci lica registriranih u biblioteci mogu se podijeliti kako bi se izvukli karakteristike lica, a generirani predložak lica može se sačuvati u bazi podataka, u pretraživanju lica, namijenjena je napisana slika lica, a zatim uporedite sa vlasničkim predloškama U bazi podataka i na kraju navedite popis osoba sa sličnošću prema poređenoj sličnoj vrijednosti, tako da kada možete ući i izaći iz vrata, to znači da je sustav kontrole pristupa za prepoznavanje lica prepoznatljivo prepoznato sistem uspješno prepoznato.
4. Dinamična detekcija živa
Nekada je bila statička pohađanje prepoznavanja lica, što je identificirano kroz određeno područje ili raspon, odnosno, zahtjevi za identifikacijom dijagonalnih uglova, udaljenosti i položaja bi bili relativno visoki. Značajka pohađanja statičkog prepoznavanja lica je da je korisnički kapacitet mali. Štaviše, sigurnosni učinak nije visok, a fotografija može proći kroz. Stoga će Jiangxi Tuoshi Intelligent tehnologija Co, Ltd. razviti dinamičko kontrolu pristupa za pristupa prepoznavanju lica. Sustav može identificirati da li kamera može identificirati pravu osobu ili fotografiju kako bi se spriječilo prevara za fotografije. Tehnologija zahtijeva upotrebu tehnologije otkrivanja u stvarnom vremenu za dinamičko prisustvo prepoznavanja lica.
5. Inspekcija kvaliteta slike
Kvaliteta slike izravno utječe na efekt prepoznavanja. Funkcija otkrivanja kvalitete slike može izvršiti procjenu kvalitete slike na fotografijama koje treba usporediti i dati odgovarajuće preporučene vrijednosti za pomoć u prepoznavanju. Svaka nova tehnologija ne može biti savršena u fazi razvoja, a neke nisu savršene. Stvari su potrebne puno vremena za savršeno, a rješavanje problema u procesu pohađanja prepoznavanja lica jedna je od pokretačkih snaga koji stoje iza kontinuiranog napretka tehnologije.
6. U budućnosti će sve više gradova postati inteligentni, a proizvodi orijentirani na tehnologiju učiniće živote građanima ugodnijim, poboljšati kvalitetu života, uštedjeti prirodne resurse i uštedjeti vrijeme u isto vrijeme, uprkos vremenu, uprkos vremenu mjere za čišćenje grada ugodnijim. Pametniji, ali trebat će puno napora da budete uspješni u budućnosti.