Kako kontrola pristupa pristupu prepoznavanja lica prepoznaje slike lica?

S razvojem tehnologije umjetne inteligencije, mnoga stambena područja ili uredske zgrade koristile su inteligentni sustav kontrole pristupa za prepoznavanje lica. Ne brinite o gubitku kontrolne kartice pristupa i ljuštenju prstiju. Ova vrsta prepoznavanja zamjenjuje tradicionalnu metodu prepoznavanja, ali ne biste trebali znati kako kontrola pristupa vrhunskom prepoznavanju prepoznaje lice.

1. Stjecanje i praćenje lica
Snimanje lica odnosi se na otkrivanje slike u okviru slike ili video struje i odvajanje slike od pozadine i automatsko spremanje, uzdužno praćenje odnosi se na korištenje tehnologije snimanja portreta za automatsko praćenje navedene slike dok se kreće unutar raspona koji je zabilježen Kamera, kontrola pristupa pristupu prepoznavanju lica uglavnom se oslanja na ovu tehnologiju. Praćenje slike lica odnosi se na upotrebu tehnologije prikupljanja slike lica za automatsko praćenje navedene slike lica kada se navedena slika lica pomiče unutar raspona snimljenog kamerom. Kontrola pristupa pristupu sučeljavanja lica prepoznaje lica. Uglavnom se oslanjaju na ovu tehnologiju.
2. Usporedba posjeta prepoznavanju lica
Način provjere posjećenosti lica i vrsta pretraživanja su dva načina usporedbe, a metoda provjere je provjeriti je li prikupljena slika ili navedena slika uspoređuje se s registriranim objektom u bazi podataka kako bi se utvrdilo je li ista osoba, na temelju poravnanja pretraživanja IT Znači pretraživanje svih slika registriranih u bazi podataka kako bi se otkrila postoji li navedena slika, inteligencija kontrole pristupa pristupu prepoznavanja lica je upravo zato što se može usporediti sa prikupljenim slikama lica.
3. Modeliranje i pretraživanje podataka lica
Podaci o slici lica registrirani u knjižnici mogu se modelirati kako bi se izvukli značajke lica, a generirani predložak lica može se spremiti u bazu podataka, u pretraživanju lica, navedena slika lica je modelirana, a zatim usporediti s vlasnikovim predloškom U bazi podataka i na kraju nabroji popis ljudi sa sličnošću prema uspoređenoj vrijednosti sličnosti, tako da kada možete ući i izaći iz vrata, to znači da je sustav kontrole pristupa pristupu pristupa prepoznavanju lica uspješno prepoznat.
4. Dinamičko otkrivanje živosti
Nekada je to bila statična posjećenost prepoznavanja lica, koja je identificirana kroz određeno područje ili raspon, to jest, zahtjevi za identificiranje dijagonalnih kutova, udaljenosti i položaja bili bi relativno visoki. Značajka statičkog prisustva prepoznavanja lica je da je kapacitet korisnika mali. Štoviše, sigurnosna izvedba nije visoka, a fotografija može proći. Stoga će Jiangxi Tuoshi Intelligent Technology Co., Ltd. razviti dinamičnu kontrolu pristupa pristupu prisustvu lica. Sustav može prepoznati može li kamera identificirati stvarnu osobu ili fotografiju kako bi spriječila prijevaru s fotografijama. Tehnologija zahtijeva upotrebu tehnologije otkrivanja u stvarnom vremenu za dinamično prisustvo prepoznavanja lica.
5. Pregled kvalitete slike
Kvaliteta slike izravno utječe na učinak prepoznavanja. Funkcija otkrivanja kvalitete slike može izvršiti procjenu kvalitete slike na fotografijama koje se uspoređuju i dati odgovarajuće preporučene vrijednosti kako bi se pomoglo u prepoznavanju. Bilo koja nova tehnologija ne može biti savršena u fazi razvoja, a neke nisu savršene. Stvari trebaju puno vremena da se usavrše, a rješavanje problema u procesu prisustva prepoznavanju lica jedna je od pokretačkih snaga koji stoji iza kontinuiranog napretka tehnologije.
6. U budućnosti će sve više i više gradova postati inteligentni, a proizvodi usmjereni na tehnologiju učinit će živote građana ugodnijim, poboljšati kvalitetu života, spasiti prirodne resurse i uštedjeti vrijeme istovremeno, unatoč vladi mjere da grad učinite ugodnijim. Pametniji, ali trebat će puno napora da budete uspješni u budućnosti.