ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်နိုင်သော Face Recognition Time Attendance စနစ်၏ အင်္ဂါရပ်များ

1) Modular စနစ်တည်ဆောက်ပုံလုပ်ဆောင်ချက်။

2) အစွမ်းထက်အော့ဖ်လိုင်းအသုံးပြုမှုလုပ်ဆောင်ချက်
pixel face recognition time attendance access control management system တွင် အစွမ်းထက်သော အော့ဖ်လိုင်းလုပ်ဆောင်ချက် ပါရှိသည်။ ဟာ့ဒ်ဝဲစနစ်နှင့် ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်မှုစနစ်သည် ပုံမှန်အတိုင်း မဆက်သွယ်နိုင်သည့်အခါ၊ ဝင်ရောက်မှု ထိန်းချုပ်မှုစနစ်သည် ခရီးသည်များ၏ အဝင်အထွက်ကို မထိခိုက်စေဘဲ ပုံမှန်အတိုင်း ဆက်လက်အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဟာ့ဒ်ဝဲထိန်းချုပ်ကိရိယာ၏ သိုလှောင်မှုပမာဏသည် ဓာတ်ပုံပေါင်း 100,000 နှင့် သမိုင်းဝင်မှတ်တမ်း 100,000 အထိရောက်ရှိနိုင်ပြီး၊ ရေတိုဆက်သွယ်မှုချို့ယွင်းမှုကြောင့် ဒေတာဆုံးရှုံးမှုမဖြစ်စေပါ။
3) အားကောင်းသောချိတ်ဆက်မှုလုပ်ဆောင်ချက်
ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်နိုင်သည့် Face Recognition Time Attendance စနစ်တွင် Face Recognition Time Attendance၊ အသံထုတ်လွှင့်မှုနှင့် အခြားစက်ပစ္စည်းများနှင့် ချောမွေ့စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့် အစွမ်းထက်သော ချိတ်ဆက်မှုလုပ်ဆောင်ချက် ပါဝင်ပါသည်။ စနစ်သည် နှိုးစက်တစ်ခု အစပျိုးသောအခါတွင်၊ ၎င်းသည် ဆိုက်အတွင်း ဓာတ်ပုံများနှင့် အသံထုတ်လွှင့်မှုအတွက် အလိုအလျောက် သိမ်းဆည်းမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ချန်နယ်ထဲသို့ တရားမဝင်ကတ်ကို အသုံးပြုသောအခါ၊ ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်မှု မျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့် တက်ရောက်မှုစနစ်သည် ရုပ်ပုံရိုက်ကူးခြင်းနှင့် အသံအချက်ပြမှုများကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး တစ်ချိန်တည်းတွင် အသံနှင့် အလင်းအချက်ပေးသံများကို ချိတ်ဆက်ပေးပါသည်။
4) နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း Face Recognition Time Attendance သည် စနစ်ကြံ့ခိုင်မှုနှင့် အသိအမှတ်ပြုမှု တိကျမှုကို လွန်စွာတိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည့် face big data ကို အခြေခံ၍ တက်ရောက်ခြင်း။
Face Recognition Time Attendance algorithm သည် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အခြေခံ၍ နက်နဲသော သင်ယူမှုမုဒ်ကို လက်ခံသည်။ ရှုပ်ထွေးသောဝင်ရောက်မှုထိန်းချုပ်မှုမျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့်တက်ရောက်မှုစနစ်တစ်ခုဖွဲ့စည်းရန်အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသောရိုးရှင်းသောလုပ်ဆောင်မှုယူနစ်အများအပြားကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၎င်းသည်လူ့သင်ယူမှုနှင့်သိမြင်မှုစနစ်အားတုပကာသင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင်အောင်မြင်ရန်ခက်ခဲသောမျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့်တက်ရောက်မှုဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းများ၏သွယ်ဝိုက်သောအသုံးအနှုန်းကိုရရှိစေသည်။ ပုံသဏ္ဍာန်အင်္ဂါရပ်များ၊ မီးခိုးရောင်စကေးအင်္ဂါရပ်များ၊ အရေပြားအသွင်အပြင်အင်္ဂါရပ်များနှင့် အခြားရိုးရာအင်္ဂါရပ်များနှင့် ပေါင်းစပ်မှုများ၊ မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်၊ မြင့်မားသောတိကျမှု၊ မြင့်မားသောကြံ့ခိုင်မှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသောမျက်နှာနှိုင်းယှဉ်မှုဆိုင်ရာ အယ်ဂိုရီသမ်ကိုရရှိရန် spatial ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းဆိုင်ရာ သင်ယူမှုနည်းပညာကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်၊
လုံခြုံရေး၊ ပြည်သူ့လုံခြုံရေး၊ ပညာရေး၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် လက်တွေ့အသုံးချမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် မတူညီသော အရည်အသွေး၊ ကိုယ်ဟန်အနေအထား၊ အလင်း၊ ကျား၊ မ စသည်တို့အတွက် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု၊ ကြီးမားသောဒေတာကို အသုံးပြု၍ နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ အလိုအလျောက် သင်ယူမှု၊ လူသား၏မျက်နှာအသွင်အပြင်များရရှိရန် အလိုအလျောက်သင်ယူမှုတို့အတွက် သန်းရာနှင့်ချီသော မျက်နှာကြီးဒေတာများ ရှိပါသည်။ မျက်နှာအပြုသဘောနှင့် အနုတ်လက္ခဏာနမူနာဒေတာအများအပြားဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် တိကျမှု၊ အမှားခံနိုင်ရည်၊ ကြံ့ခိုင်မှုစသည်ဖြင့် ထင်ရှားသော အားသာချက်များရှိသည်။ ၎င်းကို အကြီးစားပရောဂျက်များစွာဖြင့် စမ်းသပ်ခဲ့ပြီး အမှန်တကယ်အသုံးချပလီကေးရှင်းနှင့် ပြည့်မီပါသည်။
5) အစွမ်းထက်သော မျက်နှာပုံသဏ္ဍာန်ကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပါ။
လိုက်နာရမည့်စာရင်းဒေတာဘေ့စ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင်၊ ဓာတ်ပုံများ၏အရည်အသွေးသည် မညီမညာဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို သက်ဆိုင်ရာစံချိန်စံညွှန်းများနှင့် လိုအပ်ချက်များပြည့်မီစေရန် အလိုအလျောက် သို့မဟုတ် ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ Face photo processing လုပ်ဆောင်ချက်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။
၎င်းသည် ပလပ်အင်များ သို့မဟုတ် အခြားနည်းလမ်းများဖြင့် မျက်နှာဓာတ်ပုံများကို အတုဖြတ်ခြင်းအား ပံ့ပိုးပေးသည်။
ပြင်ပမှ ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိရိယာများကို ခေါ်ဆိုခြင်းအား ပံ့ပိုးကူညီပါ။
ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ကိရိယာများ ပါဝင်သည်- အရောင်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ အလင်းအမှောင်ချိန်ညှိမှု၊ အလင်းအမှောင် ချိန်ညှိမှု၊ ရွှဲစိုမှု ချိန်ညှိမှု၊ အလင်းအမှောင် ချိန်ညှိမှု၊ အလင်းချိန်ခွင်လျှာ၊ ခဲဖျက်၊ နောက်ခံသန့်ရှင်းရေး၊ မူရင်းရုပ်ပုံပြုပြင်ခြင်း၊ ဖြတ်တောက်ခြင်းတူးလ်များ၊ အထူးကြည်လင်ပြတ်သားမှု