ຄຸນນະສົມບັດຂອງການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ Face Recognition Time Attendance ລະບົບ

1) ການທໍາງານຂອງໂຄງສ້າງລະບົບ Modular.

2) ຟັງຊັນການນໍາໃຊ້ອອຟໄລທີ່ມີປະສິດທິພາບ
ລະບົບການຈັດການການເຂົ້າເຖິງການຮັບຮູ້ໃບໜ້າຂອງ pixels ລວງມີຟັງຊັນອອຟລາຍທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ເມື່ອລະບົບຮາດແວແລະລະບົບຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງບໍ່ສາມາດສື່ສານໄດ້ຕາມປົກກະຕິ, ລະບົບການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເປັນປົກກະຕິໂດຍບໍ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ການເຂົ້າແລະອອກຂອງຜູ້ໂດຍສານ. ຄວາມສາມາດໃນການເກັບຮັກສາຂອງຕົວຄວບຄຸມຮາດແວສາມາດບັນລຸເຖິງ 100,000 ຮູບແລະ 100,000 ບັນທຶກປະຫວັດສາດ, ເຊິ່ງຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການສູນເສຍຂໍ້ມູນເນື່ອງຈາກຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການສື່ສານໃນໄລຍະສັ້ນ.
3) ຫນ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີປະສິດທິພາບ
ລະບົບຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ Face Recognition Time Attendance ມີຫນ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ເຊິ່ງສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງລຽບງ່າຍກັບ Face Recognition Time Attendance, ການຖ່າຍທອດສຽງແລະອຸປະກອນອື່ນໆ. ເມື່ອລະບົບກະຕຸ້ນເຕືອນ, ມັນຈະບັນທຶກຮູບພາບໃນເວັບໄຊ ແລະສຽງອອກອາກາດອັດຕະໂນມັດສຳລັບການເຕືອນດ້ວຍສຽງ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ເມື່ອບັດທີ່ຜິດກົດຫມາຍຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຂົ້າໄປໃນຊ່ອງທາງ, ລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າແລະການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຈະປະຕິບັດການຈັບພາບແລະການເຕືອນສຽງໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ແລະໃນເວລາດຽວກັນຈະເຊື່ອມຕໍ່ສັນຍານເຕືອນໄພສຽງແລະແສງສະຫວ່າງ.
4) ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງການຮັບຮູ້ໃບໜ້າເວລາເຂົ້າຮຽນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງໃບໜ້າ, ເຊິ່ງຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມແຂງແຮງຂອງລະບົບ ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຮັບຮູ້ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ຂັ້ນຕອນການຮັບຮູ້ໃບໜ້າເວລາເຂົ້າຮຽນໃຊ້ໂໝດການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງໂດຍອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural. ໂດຍການນໍາໃຊ້ຫນ່ວຍປະມວນຜົນງ່າຍດາຍຈໍານວນຫລາຍທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນເພື່ອສ້າງເປັນລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າແລະການເຂົ້າຮ່ວມທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນ, ມັນ imitates ລະບົບການຮຽນຮູ້ແລະສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ, ແລະໄດ້ຮັບການສະແດງອອກ implicit ຂອງກົດລະບຽບແລະກົດລະບຽບຂອງການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າແລະການເຂົ້າຮ່ວມທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ຈະບັນລຸໃນຂະບວນການຂອງການຮຽນຮູ້. ໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ລັກສະນະຮູບຮ່າງ, ລັກສະນະສີຂີ້ເຖົ່າ, ລັກສະນະໂຄງສ້າງຂອງຜິວຫນັງແລະລັກສະນະພື້ນເມືອງອື່ນໆແລະ fusion, ການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະທາງກວ້າງຂອງພື້ນທີ່ແລະເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ຕາຕະລາງເພື່ອບັນລຸປະສິດທິພາບສູງ, ຄວາມແມ່ນຍໍາສູງ, ຄວາມເຂັ້ມແຂງສູງ, ສູດການປຽບທຽບໃບຫນ້າທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້;
ໂດຍອີງໃສ່ການປະຕິບັດໃນດ້ານຄວາມປອດໄພ, ຄວາມປອດໄພສາທາລະນະ, ການສຶກສາ, ການເງິນແລະອຸດສາຫະກໍາອື່ນໆ, ພວກເຮົາມີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຫຼາຍຮ້ອຍລ້ານໃບຫນ້າທີ່ມີຄຸນະພາບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, posture, light, gender, ແລະອື່ນໆສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເລິກ, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ການຮຽນຮູ້ອັດຕະໂນມັດເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບລັກສະນະຂອງໃບຫນ້າຂອງມະນຸດ. ຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງທາງບວກແລະທາງລົບຂອງໃບຫນ້າ, ສູດການຄິດໄລ່ມີຂໍ້ດີທີ່ຊັດເຈນໃນຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມຜິດ, ຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ແລະອື່ນໆ, ມັນໄດ້ຖືກທົດສອບໂດຍໂຄງການຂະຫນາດໃຫຍ່ຈໍານວນຫຼາຍແລະຕອບສະຫນອງຢ່າງເຕັມສ່ວນກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົວຈິງ.
5) ສະຫນອງເຄື່ອງມືການປຸງແຕ່ງຮູບພາບໃບຫນ້າທີ່ມີປະສິດທິພາບ
ໃນຂະບວນການສ້າງຖານຂໍ້ມູນບັນຊີລາຍຊື່ຕິດຕາມ, ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບແມ່ນບໍ່ສະເຫມີພາບ, ແລະຮູບພາບຮູບພາບສາມາດໄດ້ຮັບການປຸງແຕ່ງອັດຕະໂນມັດຫຼືດ້ວຍຕົນເອງເພື່ອເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຕອບສະຫນອງມາດຕະຖານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະຄວາມຕ້ອງການ. ຟັງຊັນການປະມວນຜົນຮູບໃບໜ້າມີດັ່ງນີ້:
ມັນຮອງຮັບການຕັດຮູບໃບໜ້າປອມຜ່ານປລັກອິນ ຫຼືວິທີການອື່ນໆ.
ສະຫນັບສະຫນູນການໂທຫາພາກສ່ວນທີສາມເຄື່ອງມືປະມວນຜົນແລະການວິເຄາະ.
ເຄື່ອງມືປະມວນຜົນຮູບພາບປະກອບມີ: ການປະມວນຜົນສີ, ປັບຄວາມສະຫວ່າງ, ປັບຄວາມຄົມຊັດ, ປັບຄວາມອີ່ມຕົວ, ປັບຄວາມຄົມຊັດ, ປັບສີ, ແກ້ໄຂສາຍຕາປາ, ຄວາມສົມດຸນຂອງແສງ, ຢາງລຶບ, ການທໍາຄວາມສະອາດພື້ນຫຼັງ, ການຟື້ນຟູຮູບພາບຕົ້ນສະບັບ, ເຄື່ອງມືຕັດຮູບ, ຄວາມລະອຽດສູງສຸດ, ຄວາມສະຫວ່າງຫຼາຍລະດັບອັດຕະໂນມັດ, ຄວາມຄົມຊັດຫຼາຍລະດັບອັດຕະໂນມັດ, ການອີ່ມຕົວຫຼາຍລະດັບອັດຕະໂນມັດ, ຄວາມຄົມຊັດຫຼາຍລະດັບອັດຕະໂນມັດ, ແລະອື່ນໆ.