Access Control of Control of Control of Control တွင်အသိအမှတ်ပြုသည့်အချိန်တက်ရောက်ခြင်းစနစ်

1) Modular System ဖွဲ့စည်းပုံ function ကို။

Access Control Control Control Come Come Control Control Contaction Position Time System သည် SERVERS + Workstation Modular ဖွဲ့စည်းပုံကိုကျင့်သုံးပြီးမတူညီသောအသိဥာဏ်ရှိသည့်ဌာနများသည်၎င်းတို့၏အာဏာပိုင်များအနေဖြင့်လွတ်လပ်စွာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာရှုပ်ထွေးမှုများကိုရှောင်ရှားရန်အဆင်ပြေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်ဒေတာဆာဗာကိုဒေတာဖလှယ်ခြင်းနှင့်သိုလှောင်မှုအတွက်အထူးအသုံးပြုသည်။ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုလုပ်ငန်းခွင်တွင် Access Control ကိုထိန်းသိမ်းရန်အတွက်အသုံးပြုရန်အသုံးပြုသည်။ လျှောက်လွှာ Workstation ကိုခရီးသည်များနှင့် 0 န်ထမ်းများ၏စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်အသုံးပြုသည်။

2) အစွမ်းထက်အော့ဖ်လိုင်းအသုံးပြုမှု function ကို
Pixel မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းအချိန်တက်ရောက်ချိန်တက်ရောက်ရန် Control Control Management System တွင်အစွမ်းထက်သောအော့ဖ်လိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်ရှိသည်။ ဟာ့ဒ်ဝဲ System နှင့် Access Control System သည်ပုံမှန်အားဖြင့်မဆက်သွယ်နိုင်ပါကခရီးသည်များ 0 င်ခွင့်နှင့်ထွက်ပေါက်ကိုမထိခိုက်စေဘဲ Access control system ကိုပုံမှန်အသုံးပြုနေဆဲဖြစ်သည်။ ဟာ့ဒ်ဝဲ Controller ၏သိုလှောင်မှုပမာဏသည်ဓာတ်ပုံ 100000 နှင့်သမိုင်းဆိုင်ရာမှတ်တမ်း 100,000 အထိရောက်ရှိနိုင်ပြီးရေတိုဆက်သွယ်ရေးပြတ်တောက်မှုကြောင့်အချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှုကိုဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
3) အားကောင်းသော linkage function ကို
Access Control Control Control Come Come Compression Position Peopbory System သည်အားကောင်းသောဆက်သွယ်မှုစနစ်ရှိပြီးမျက်နှာအသိအမှတ်ပြုသည့်အချိန်တက်ရောက်မှုနှင့်အခြားကိရိယာများနှင့်မျက်နှာချင်းဆိုင်ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။ System သည်နှိုးစက်ကိုဖြစ်ပေါ်စေသည့်အခါ၎င်းသည်အသံ prompts များအတွက် On-site photos နှင့် voice ထုတ်လွှင့်မှုကိုအလိုအလျောက်သိမ်းဆည်းလိမ့်မည်။ ဥပမာအားဖြင့်, တရားမ 0 င်ကဒ်ကို Channel ထဲသို့ 0 င်ရောက်ရန်အသုံးပြုသောအခါ Access control control control control နှင့်တက်ရောက်သူစနစ်သည် image capture and voice prompts များကိုအလိုအလျောက်ပြုလုပ်သည်။
4. System Switishness နှင့်အသိအမှတ်ပြုခြင်းတိကျမှန်ကန်မှုကိုအကြီးအကျယ်တိုးတက်စေသည့်မျက်နှာကြီးများအပေါ် အခြေခံ. နက်ရှိုင်းသောလေ့လာမှုကိုအသိအမှတ်ပြုခြင်း။
မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းအချိန်တက်ရောက်ချိန်သည်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအခြေခံသည့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုစနစ်ကိုကျင့်သုံးသည်။ ရှုပ်ထွေးသောလက်လှမ်းမီမှုနှင့်တက်ရောက်ခြင်းနှင့်တက်ရောက်ခြင်းစနစ်ကိုဖွဲ့စည်းရန်စနစ်တကျအပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသည့်ရိုးရှင်းသောပြုပြင်ခြင်းယူနစ်များစွာကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်၎င်းသည်လူ့လေ့လာမှုနှင့်သိမြင်မှုစနစ်ကိုတုပပြီးခက်ခဲသောစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများနှင့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများနှင့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများနှင့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကိုတုပသည် သင်ယူမှု၏ဖြစ်စဉ်ကိုအောင်မြင်ရန်။ ပုံသဏ္ feature ာန်အင်္ဂါရပ်များအသုံးပြုခြင်းဖြင့်မီးခိုးရောင်အသွင်အပြင်များ,
လုံခြုံရေး, ပြည်သူ့လုံခြုံရေး, ပညာရေး, ဘဏ္ finance ာရေးနှင့်အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင်လက်တွေ့ကျသောအပလီကေးရှင်းများအပေါ်အခြေခံသည်။ , လူ့မျက်နှာအသွင်အပြင်များကိုရယူရန်အလိုအလျောက်သင်ယူခြင်း။ အပြုသဘောနှင့်အပျက်သဘောဆောင်သောနမူနာအချက်အလက်များနှင့်အတူလေ့ကျင့်သင်ကြားခံရပြီးနောက် algorithm သည်တိကျမှန်ကန်မှု, အမှားသည်းခံမှု, ကြံ့ခိုင်မှု,
5. ကြိုတင်ကာကွယ်မှုကိုကြိုတင်ကာကွယ်ရန်ကိရိယာများကိုထောက်ပံ့ပါ
နောက်ဆက်တွဲစာရင်းကိုတည်ဆောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင်ဓါတ်ပုံများ၏အရည်အသွေးသည်မညီမညာဖြစ်နေသည်။ ဓာတ်ပုံပုံများသည်၎င်းတို့အားသက်ဆိုင်ရာစံနှုန်းများနှင့်လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန်အလိုအလျောက်သို့မဟုတ်ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ Face Photo processing လုပ်ဆောင်ချက်များသည်အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် -
၎င်းသည် plug-ins သို့မဟုတ်အခြားနည်းများဖြင့်မျက်နှာဓာတ်ပုံများကိုအတုသီးနှံများကိုထောက်ပံ့သည်။
ပံ့ပိုးမှုစင်တာတတိယပါတီပုံရိပ်ထုတ်ယူခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိရိယာများကိုခေါ်ခြင်း။
Image processing tools များတွင်အရောင်ထုတ်လုပ်ခြင်း, တောက်ပမှုညှိနှိုင်းခြင်း, ဆန့်ကျင်ဘက်ညှိနှိုင်းမှု, ကြည်လင်ပြတ်သားခြင်း, အရောင်ချိန်ညှိခြင်း, အလိုအလျောက် Multi-level contrast, အလိုအလျောက် Multipi-Level Saturation, အလိုအလျောက်စုံအဆင့်မြင့်ချိန်ပြည့်ဝခြင်းစသည်တို့