Kuinka kasvojen tunnistamisen osallistumisen kulunvalvonta tunnistaa kasvot?

Keinotekoisen älykkyystekniikan kehityksen myötä monet asuinalueet tai toimistorakennukset ovat käyttäneet kasvot tunnustamisajan osallistumista älykäs kulunvalvontajärjestelmä. Älä ole huolissasi siitä, että menetät kulunvalvontakortin ja kuorit sormesi. Tällainen tunnistus korvaa perinteisen tunnistusmenetelmän, mutta sinun ei pitäisi tietää, kuinka huippuluokan tunnistuksen pääsyn hallinta tunnistaa kasvot.

1. Kasvojen hankinta ja seuranta
Kasvojen kaappaus viittaa kuvan tai videovirran kehyksessä havaitsemaan ja kuvan erottamiseen taustasta ja tallentamalla sen automaattisesti, pitkittäismaitoksella tarkoitetaan muotokuvien sieppaustekniikan käyttöä määritetyn kuvan automaattisesti, kun se liikkuu alueen sisällä Kamera, kasvojentunnistuksen käyntikulunvalvonta riippuu pääasiassa tästä tekniikasta. Kasvokuvien seuranta tarkoittaa kasvojen kuvanhankintatekniikan käyttöä määritetyn kasvokuvan seuraamiseksi automaattisesti, kun määritetty kasvokuva liikkuu kameran sieppaamassa alueella. Kasvojen tunnustamisen osallistumiskulun hallinta tunnistaa kasvot. Pääasiassa luottaa tähän tekniikkaan.
2. Kasvojen tunnustamisen vertailu
Kasvojen tunnistamisen läsnäolon varmennustila ja hakutyyppi ovat kaksi vertailutilaa, varmennusmenetelmä on tarkistaa, verrataanko kerätty kuva vai määritettyä kuvaa tietokannan rekisteröityyn objektiin selvittääkseen, onko se sama henkilö haun kohdistuksen perusteella Keinoja etsiä kaikki tietokantaan rekisteröidyt kuvat selvittääksesi, onko määritetty kuva olemassa. Kasvojen tunnistamisen osallistumisen tiedustelu johtuu juuri siitä, että sitä voidaan verrata kerättyihin kasvokuviin.
3. Kasvotietojen mallintaminen ja haku
Kirjastossa rekisteröidyt kasvokuvat voidaan mallintaa kasvojen ominaisuuksien purkamiseksi, ja luotu kasvomalli voidaan tallentaa tietokantaan, kasvohaussa määritetty kasvokuva on mallinnettu ja verrataan sitten omistajan malliin Tietokannassa ja lopulta luettelo ihmisistä, joilla on samankaltaisuus verrattuna samankaltaisuusarvon mukaan, joten kun voit syöttää ja poistua ovesta, se tarkoittaa, että kasvojentunnistuksen osallistumisen pääsynhallintajärjestelmä on tunnistettu onnistuneesti.
4. Dynaaminen elävyyden havaitseminen
Aikaisemmin se oli staattista kasvojen tunnistamistapahtumaa, joka tunnistettiin nimettyyn alueelle tai alueelle, toisin sanoen diagonaalikulmien, etäisyyksien ja sijaintien tunnistamisen vaatimukset olisivat suhteellisen korkeat. Staattisen kasvojen tunnistamisen ominaisuus on, että käyttäjän kapasiteetti on pieni. Lisäksi turvallisuussuorituskyky ei ole korkea, ja valokuva voi kulkea läpi. Siksi Jiangxi Tuoshi Intelligent Technology Co., Ltd. kehittää dynaamisen kasvojentunnistuksen osallistumisen kulunvalvonnan. Järjestelmä voi tunnistaa, pystyykö kamera tunnistaa todellisen henkilön vai valokuvan valokuvapetoksien estämiseksi. Teknologia vaatii reaaliaikaisen havaitsemistekniikan käytön dynaamiseen kasvojen tunnistamiseen.
5. Kuvanlaatutarkastus
Kuvanlaatu vaikuttaa suoraan tunnistusvaikutukseen. Kuvanlaadun havaitsemistoiminto voi suorittaa kuvan laadun arvioinnin verrattavissa valokuvissa ja antaa vastaavat suositellut arvot tunnistamisen avustamiseksi. Mikä tahansa uusi tekniikka ei voi olla täydellinen kehitysvaiheessa, ja jotkut eivät ole täydellisiä. Asiat vievät paljon aikaa täydellisyyden täydellisyyteen, ja ongelmien ratkaiseminen kasvojen tunnistamisprosessissa on yksi tekniikan jatkuvan etenemisen takana olevista voimista.
6. Tulevaisuudessa yhä useammat kaupungit muuttuvat älykkäiksi, ja teknologiakeskeiset tuotteet tekevät kansalaisten elämästä mukavampaa, parantavat elämänlaatua, säästävät luonnonvaroja ja säästävät aikaa samanaikaisesti hallituksen huolimatta toimenpiteet, jotta kaupunki olisi mukavampaa. Älykkäämpi, mutta menestyä tulevaisuudessa vie paljon vaivaa.