رسائی کنٹرول کی خصوصیات چہرے کی پہچان کے وقت حاضری کے نظام

1) ماڈیولر سسٹم ڈھانچہ فنکشن۔

ایکسیس کنٹرول چہرے کی پہچان کے وقت کی حاضری کا نظام "سرور + ورک سٹیشن" ماڈیولر ڈھانچہ اپناتا ہے ، جو مختلف ذہین محکموں کے لئے اپنے اختیار کے مطابق آزادانہ نظم و نسق کو انجام دینے کے لئے آسان ہے ، اور اتھارٹی کراسنگ اور مینجمنٹ الجھن کے رجحان سے گریز کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، ڈیٹا سرور خاص طور پر ڈیٹا ایکسچینج اور اسٹوریج کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ بحالی کا ورک سٹیشن ایکسیس کنٹرول چہرے کی شناخت کے وقت حاضری کے نظام کی بحالی کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ ایپلی کیشن ورک سٹیشن مسافروں اور ملازمین کے انتظام کے لئے استعمال ہوتا ہے۔

2) طاقتور آف لائن استعمال فنکشن
پکسل چہرے کی پہچان کے وقت کی حاضری تک رسائی کنٹرول مینجمنٹ سسٹم میں ایک طاقتور آف لائن فنکشن ہے۔ جب ہارڈ ویئر سسٹم اور ایکسیس کنٹرول سسٹم عام طور پر بات چیت نہیں کرسکتا ہے تو ، رسائی کنٹرول سسٹم کو مسافروں کے داخلے اور اخراج کو متاثر کیے بغیر عام طور پر استعمال کیا جاسکتا ہے۔ ہارڈ ویئر کنٹرولر کی ذخیرہ کرنے کی گنجائش 100،000 تصاویر اور 100،000 تاریخی ریکارڈ تک پہنچ سکتی ہے ، جو قلیل مدتی مواصلات کی ناکامیوں کی وجہ سے ڈیٹا میں کمی کا سبب نہیں بنے گی۔
3) طاقتور تعلق کا فنکشن
ایکسیس کنٹرول چہرے کی پہچان کے وقت کی حاضری کے نظام میں ایک طاقتور تعلق کا فنکشن ہوتا ہے ، جو بغیر کسی رکاوٹ کے چہرے کی پہچان کے وقت کی حاضری ، آواز نشریات اور دیگر سامان سے رابطہ کرسکتا ہے۔ جب سسٹم الارم کو متحرک کرتا ہے تو ، وہ خود بخود سائٹ پر تصاویر اور صوتی اشارے کے لئے آواز نشر کرنے کو بچائے گا۔ مثال کے طور پر ، جب چینل میں داخل ہونے کے لئے ایک غیر قانونی کارڈ استعمال کیا جاتا ہے تو ، ایکسیس کنٹرول چہرے کی پہچان اور حاضری کا نظام خود بخود امیج کیپچر اور آواز کے اشارے کرتا ہے ، اور اسی وقت آواز اور روشنی کے الارم کو لنک کرتا ہے۔
4) گہری سیکھنے کا چہرہ بڑے اعداد و شمار کی بنیاد پر پہچاننے کے وقت کی حاضری ، جو نظام کی مضبوطی اور پہچان کی درستگی کو بہت بہتر بناتی ہے۔
چہرے کی پہچان کے وقت میں حاضری الگورتھم اعصابی نیٹ ورک پر مبنی گہری سیکھنے کے موڈ کو اپناتا ہے۔ ایک پیچیدہ رسائی کنٹرول چہرے کی پہچان اور حاضری کے نظام کی تشکیل کے ل concent آپس میں منسلک سادہ پروسیسنگ یونٹوں کی ایک بڑی تعداد کا استعمال کرتے ہوئے ، یہ انسانی سیکھنے اور علمی نظام کی تقلید کرتا ہے ، اور چہرے کی پہچان اور حاضری کے قواعد و ضوابط کے مضمر اظہار کو حاصل کرتا ہے جس کے لئے مشکل ہے سیکھنے کے عمل میں حاصل کریں۔ شکل کی خصوصیات ، گرے اسکیل خصوصیات ، جلد کی ساخت کی خصوصیات اور دیگر روایتی خصوصیات اور فیوژن کے استعمال کے ذریعے ، اعلی کارکردگی ، اعلی صحت سے متعلق ، اعلی مضبوطی ، قابل اعتماد چہرے کے موازنہ الگورتھم کو حاصل کرنے کے لئے مقامی تجزیہ اور شیڈولنگ لرننگ ٹکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے۔
سیکیورٹی ، پبلک سیکیورٹی ، تعلیم ، فنانس اور دیگر صنعتوں میں عملی ایپلی کیشنز کی بنیاد پر ، ہمارے پاس پہلے ہی سیکڑوں لاکھوں کا سامنا ہے ، گہری سیکھنے کے لئے ، گہری سیکھنے کے لئے ، گہری سیکھنے کے لئے مختلف معیار ، کرنسی ، روشنی ، صنف وغیرہ کے بڑے اعداد و شمار کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، گہری سیکھنے کے لئے ، گہری سیکھنے کے لئے ، گہری سیکھنے کے لئے ، ، انسانی چہرے کی خصوصیات حاصل کرنے کے لئے خودکار سیکھنا۔ چہرے کے مثبت اور منفی نمونے کے اعداد و شمار کی ایک بڑی تعداد کے ساتھ تربیت حاصل کرنے کے بعد ، الگورتھم کے درستگی ، غلطی رواداری ، مضبوطی وغیرہ میں واضح فوائد ہیں۔ اس کا تجربہ بہت سے بڑے پیمانے پر منصوبوں نے کیا ہے اور اصل اطلاق کو مکمل طور پر پورا کیا ہے۔
5) طاقتور چہرہ امیج پری پروسیسنگ ٹولز فراہم کریں
فالو لسٹ ڈیٹا بیس کی تعمیر کے عمل میں ، فوٹو کا معیار ناہموار ہے ، اور فوٹو کی تصاویر کو خود بخود یا دستی طور پر کارروائی کی جاسکتی ہے تاکہ ان کو متعلقہ معیارات اور ضروریات کو پورا کیا جاسکے۔ چہرے کی تصویر پروسیسنگ کے افعال مندرجہ ذیل ہیں:
یہ پلگ ان یا دیگر طریقوں کے ذریعہ چہرے کی تصاویر کی مصنوعی فصل کی حمایت کرتا ہے۔
تیسری پارٹی کی تصویری پروسیسنگ اور تجزیہ ٹولز کو کال کرنے کی حمایت کریں۔
امیج پروسیسنگ ٹولز میں شامل ہیں: رنگین پروسیسنگ ، چمک ایڈجسٹمنٹ ، اس کے برعکس ایڈجسٹمنٹ ، سنترپتی ایڈجسٹمنٹ ، نفاست کی ایڈجسٹمنٹ ، رنگ ایڈجسٹمنٹ ، فشھی اصلاح ، روشنی کا توازن ، صاف کرنے والا ، پس منظر کی صفائی ، اصل تصویری بحالی ، فصلوں کے اوزار ، سپر ریزولوشن ، خودکار کثیر سطح کی چمک ، خودکار کثیر سطح کے برعکس ، خودکار ملٹی لیول سنترپتی ، خودکار کثیر سطح کی نفاست وغیرہ۔