ફેસ રેકગ્નિશન એટેન્ડન્સ સિસ્ટમ કેવી રીતે પસંદ કરવી?

1. તપાસો કે ચહેરાની ઓળખની હાજરીમાં જીવંતતા તપાસનું કાર્ય છે કે નહીં

નામ સૂચવે છે તેમ જીવંત શોધ કાર્ય, વર્તમાન વ્યક્તિ જીવંત વસ્તુ છે કે કેમ તે નક્કી કરવાનું કાર્ય છે. કેટલાક લોકો મશીનને છેતરવા માટે ફોટાઓનો ઉપયોગ કરી શકે છે. જીવંતતા તપાસ ફોટા, ચહેરાના ફેરફારો, માસ્ક, ઘટનાઓ અને સ્ક્રીન રિમેક જેવા સામાન્ય હુમલાઓનો અસરકારક રીતે પ્રતિકાર કરી શકે છે.

જીવંતતા શોધને સહકારી અને સહકારીમાં વહેંચવામાં આવે છે. સહકારી મોડનો અર્થ એ છે કે લોકોને ઝબકવા જેવી આવશ્યકતાઓ અનુસાર સ્પષ્ટ ક્રિયાઓ કરવાની જરૂર છે. બિન-સહકારી પ્રકારને કોઈ ક્રિયા કરવાની જરૂર નથી.
સામાન્ય રીતે કહીએ તો, જો તમે બિન-સહકારીનો ઉપયોગ કરી શકો છો, તો સહકારી પ્રકારનો ઉપયોગ કરો. છેવટે, તે મુશ્કેલી અને પ્રયત્નોને બચાવે છે, અને લોકો હંમેશાં આળસુ હોય છે, પરંતુ અસંગત પ્રકારનાં ચહેરાની માન્યતાની હાજરીના હાર્ડવેર અને અલ્ગોરિધમ્સ માટેની કેટલીક આવશ્યકતાઓ હોય છે.
2. જુઓ કે ચહેરો માન્યતાની હાજરી જટિલ દ્રશ્યોનો સામનો કરી શકે છે કે નહીં
દ્રશ્યો અને લોકો પરિવર્તનશીલ હોય છે, અને ચહેરો માન્યતાની હાજરી પર્યાવરણીય ફેરફારો અને કર્મચારીઓના ફેરફારો જેવી અણધારી પરિસ્થિતિઓને ધ્યાનમાં લેવા સક્ષમ હોવા જોઈએ.
જટિલ વાતાવરણનો સામનો કરવા માટે, ઉપયોગમાં લેવામાં આવતી ફેસ રેકગ્નિશન ટેકનોલોજીમાં વિવિધ જટિલ વાતાવરણ જેવા કે મજબૂત પ્રકાશ, નીચા પ્રકાશ અને ડાર્ક નાઇટ બેકલાઇટને ટેકો આપવો આવશ્યક છે, અને આગળના ચહેરાઓ અને બાજુના ચહેરા જેવા બહુવિધ ચહેરાઓ શોધી શકે છે.
ફક્ત આ રીતે control ક્સેસ નિયંત્રણની આવશ્યકતાઓને પૂર્ણ કરી શકાય છે, અને ચહેરાની માન્યતાની હાજરીની કાર્યક્ષમતામાં પણ સુધારો થઈ શકે છે.
જો ચહેરાની માન્યતાની હાજરી બહાર મૂકવામાં આવે છે, તો આ કાર્ય માટેની આવશ્યકતાઓ ખૂબ વધારે હશે. જ્યારે સૂર્ય મજબૂત, ગાજવીજ અને વરસાદ હોય ત્યારે તમારે કામ કરવું જોઈએ નહીં, અને ત્યાં કોઈ પ્રકાશ નથી.
ચહેરાની માન્યતાની હાજરી નકામું છે.
3. તપાસો કે ચહેરાની માન્યતાની હાજરીને જૂની માન્યતાની હાજરીથી અપગ્રેડ કરી શકાય છે કે નહીં
હાલમાં, ઓળખ અને હાજરી એક્સેસ કંટ્રોલ સિસ્ટમ 20 વર્ષથી વધુ સમયથી વિકસિત કરવામાં આવી છે. શોપિંગ મોલ્સ, એકમો, સમુદાયો અને સબવેમાં ઓળખ અને હાજરી control ક્સેસ નિયંત્રણ લગભગ દરેક જગ્યાએ છે. એવું કહી શકાય કે પરંપરાગત ઓળખ અને હાજરીએ મોટા વિસ્તારને આવરી લીધો છે.
તે મૂળ જૂની માન્યતાની હાજરી પર ચહેરાની માન્યતાની હાજરીને સીધા પરિવર્તન અને અપગ્રેડ કરી શકે છે, જે સંપૂર્ણ માન્યતાની હાજરીને બદલવાની મોંઘી કિંમતને બચાવી શકે છે, પણ સામગ્રીની બચત કરી શકે છે અને પર્યાવરણને સુરક્ષિત રાખે છે
જો જૂની ઓળખ સમયની હાજરી રૂપાંતરિત કરી શકાતી નથી, એકવાર નવી ઓળખ સમયની હાજરી પતાવટ થઈ જાય, પછી જૂનું એક જ ફેંકી દેવામાં આવશે, વેચવામાં આવશે અથવા સ્ક્રેપ કરવામાં આવશે.
4. તપાસો કે ફેસ રેકગ્નિશન એટેન્ડન્સ એલ્ગોરિધમ સ્થાનિક રીતે તૈનાત છે કે નહીં
સામાન્ય રીતે કહીએ તો, ચહેરાની માન્યતામાં ચહેરો માન્યતા અલ્ગોરિધમનો ક્લાઉડ સર્વર અથવા સ્થાનિક રીતે તૈનાત કરવામાં આવશે.
જો તે ક્લાઉડમાં જમાવવામાં આવે છે, તો માન્યતા હાજરી માટેની હાર્ડવેર ગોઠવણી આવશ્યકતાઓ વધારે નથી. હાર્ડવેર ખર્ચ ઘટાડવા માટે, સર્વર પર કેટલાક ચહેરાની માન્યતા હાજરી એલ્ગોરિધમ્સ મૂકવામાં આવશે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, ચહેરો માન્યતા આપી શકાતી નથી, અને ડેટા ખોવાઈ શકે છે. મશીન પર સ્થાનિક રીતે ચહેરો માન્યતા અલ્ગોરિધમનો જમાવવાનું પસંદ કરવું શ્રેષ્ઠ છે, પછી ભલે તે offline ફલાઇન હોય, તે ઉપયોગને અસર કરશે નહીં, અને તે સ્થાનિક ડેટાને સુરક્ષિત કરી શકે છે અને ડેટા ખોટને ટાળી શકે છે.