ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಯ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು

1) ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ರಚನೆ ಕಾರ್ಯ.

ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಯ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು "ಸರ್ವರ್ + ವರ್ಕ್‌ಸ್ಟೇಷನ್" ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಇಲಾಖೆಗಳು ತಮ್ಮ ಅಧಿಕಾರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಧಿಕಾರದ ದಾಟುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ಗೊಂದಲದ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಯ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಯಾಣಿಕರು ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ;

2) ಶಕ್ತಿಯುತ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಬಳಕೆಯ ಕಾರ್ಯ
ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಫೇಸ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಮಯ ಹಾಜರಾತಿ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಬಲ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ, ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ನಿರ್ಗಮನಕ್ಕೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ನಿಯಂತ್ರಕದ ಶೇಖರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು 100,000 ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು 100,000 ಐತಿಹಾಸಿಕ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಬಹುದು, ಇದು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸಂವಹನ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಂದಾಗಿ ಡೇಟಾ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
3) ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಂಪರ್ಕ ಕಾರ್ಯ
ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಯ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಬಲ ಸಂಪರ್ಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಯ ಹಾಜರಾತಿ, ಧ್ವನಿ ಪ್ರಸಾರ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಲಾರಂ ಅನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಿದಾಗ, ಅದು ಆನ್-ಸೈಟ್ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಧ್ವನಿ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಾನಲ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅಕ್ರಮ ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಇಮೇಜ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಮತ್ತು ವಾಯ್ಸ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಲಘು ಅಲಾರಮ್‌ಗಳನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
4) ಫೇಸ್ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಯದ ಹಾಜರಾತಿ, ಇದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೃ ust ತೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಯ ಹಾಜರಾತಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನರ ಜಾಲವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತವಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸರಳ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ಇದು ಮಾನವ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹಾಜರಾತಿಯ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳ ಸೂಚ್ಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಿ. ಆಕಾರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಗ್ರೇಸ್ಕೇಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಚರ್ಮದ ವಿನ್ಯಾಸದ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಮ್ಮಿಳನ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ದೃ ust ತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮುಖದ ಹೋಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು;
ಭದ್ರತೆ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಭದ್ರತೆ, ಶಿಕ್ಷಣ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಇತರ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ, ಬೃಹತ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ನೂರಾರು ಮಿಲಿಯನ್ ಮುಖದ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. , ಮಾನವ ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಲಿಕೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮುಖದ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು negative ಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಖರತೆ, ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ದೃ ust ತೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಅನೇಕ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಯೋಜನೆಗಳಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.
5) ಶಕ್ತಿಯುತ ಫೇಸ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ
ಫಾಲೋ ಲಿಸ್ಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಫೋಟೋಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅಸಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಫೋಟೋ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಮುಖದ ಫೋಟೋ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಹೀಗಿವೆ:
ಇದು ಪ್ಲಗ್-ಇನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಮುಖದ ಫೋಟೋಗಳ ಕೃತಕ ಬೆಳೆ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲು ಬೆಂಬಲಿಸಿ.
ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಧನಗಳು: ಬಣ್ಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಹೊಳಪು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ತೀಕ್ಷ್ಣತೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಬಣ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಫಿಶ್ಐಯ್ ತಿದ್ದುಪಡಿ, ಬೆಳಕಿನ ಸಮತೋಲನ, ಎರೇಸರ್, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಮೂಲ ಚಿತ್ರ ಪುನಃಸ್ಥಾಪನೆ, ಬೆಳೆ ಪರಿಕರಗಳು, ಸೂಪರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಬಹು-ಮಟ್ಟದ ಹೊಳಪು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಬಹು-ಹಂತದ ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಬಹು-ಹಂತದ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆ, ಇತ್ಯಾದಿ.