පිවිසුම් පාලන පාලන මුහුණ හඳුනාගැනීමේ කාල පැමිණීමේ පද්ධතිය

1) මොඩියුලර් පද්ධති ව්යුහය ක්රියාත්මක වේ.

පිවිසුම් පාලන මුහුණ පිළිගැනීමේ කාල පැමිණීමේ ක්රමය "සේවාදායක + වැඩපොළක්" මොඩියුලර් ව්යුහයක් අනුගමනය කරයි, එය ඔවුන්ගේ අධිකාරියට ස්වාධීනව කළමනාකරණය කිරීම සඳහා පහසු වන අතර, අධිකාරියේ හරස් මාර්ග හා කළමනාකරණ ව්යාකූලතාවයේ සංසිද්ධිය වළක්වයි. උදාහරණයක් ලෙස, දත්ත සේවාදායකය දත්ත හුවමාරුව සහ ගබඩා කිරීම සඳහා දත්ත සේවාදායකය විශේෂයෙන් භාවිතා වේ; පිවිසුම් පාලන පාලන මුහුණ පිළිගැනීමේ කාල පැමිණීමේ ක්රමය නඩත්තු කිරීම සඳහා නඩත්තු වැඩපොළ භාවිතා වේ; අයදුම්පත මගීන් සහ සේවකයින්ගේ කළමනාකරණය සඳහා යෙදුම් හරුම්කරණය භාවිතා කරයි;

2) බලවත් නොබැඳි භාවිත ශ්රිතය
පික්සෙල් මුහුණු හඳුනාගැනීමේ කාල පැමිණීමේ ප්රවේශවීමේ ප්රවේශවීමේ පාලන කළමනාකරණ පද්ධතියට ප්රබල නොබැඳි ශ්රිතයක් ඇත. දෘඩාංග පද්ධතිය සහ ප්රවේශ පාලන පද්ධතියට සාමාන්යයෙන් සන්නිවේදනය කළ නොහැකි විට, මගීන්ගේ ඇතුළුවීම හා පිටවීමට බලපාන්නේ නැතිව ප්රවේශ පාලන පද්ධතිය සාමාන්යයෙන් භාවිතා කළ හැකිය. දෘඩාංග පාලකයේ ගබඩා ධාරිතාව ඡායාරූප 100,000 ක් සහ historical තිහාසික වාර්තා දක්වා ළඟා විය හැකි අතර එය කෙටිකාලීන සන්නිවේදන අසමත්වීම නිසා දත්ත අලාභයක් සිදු නොවේ.
3) ප්රබල සම්බන්ධතා ශ්රිතය
පිවිසුම් පාලන මුහුණ පිළිගැනීමේ කාලයට පැමිණීමේ කාර්යයට ප්රබල සම්බන්ධතා ශ්රිතයක් ඇත, එය මුහුණු හඳුනාගැනීමේ කාල පැමිණීම, හ voice විකාශනය සහ වෙනත් උපකරණ සමඟ බාධාවකින් තොරව සම්බන්ධ විය හැකිය. පද්ධතිය අනතුරු ඇඟවීමක් අවුලුවන විට, එය ස්වයංක්රීයව ස්ථානීය ඡායාරූප සහ හ voice විමසීම් සඳහා හ voice විකාශනය කරයි. නිදසුනක් වශයෙන්, නාලිකාවට ඇතුළුවීම සඳහා නීති විරෝධී කාඩ්පතක් භාවිතා කරන විට, ප්රවේශ පාලන මුහුණ හඳුනා ගැනීම සහ පැමිණීමේ ක්රමය රූප ග්රහණය සහ හ voice විමසීම් ස්වයංක්රීයව සිදු කරයි, ඒ සමඟම ශබ්ද සහ ආලෝක අනතුරු ඇඟවීම්.
4) ගැඹුරු ඉගෙනුම් මුහුණ මුහුණ ලා හඳුනාගැනීමේදී මුහුණේ විශාල දත්ත මත පදනම් වූ කාල පැමිණීම, එය පද්ධති ශක්තිමත් බව සහ පිළිගැනීම නිරවද්යතාවය වැඩි දියුණු කරන අතර එය පද්ධති ශක්තිමත් බව සහ පිළිගැනීම නිරවද්යතාවය වැඩි දියුණු කරයි.
මුස හඳුනා ගැනීමේ කාල පිළිගැනීම algorithm ස්නායුක ජාලය මත පදනම්ව ගැඹුරු ඉගෙනුම් ප්රකාරය අනුගමනය කරයි. සංකීර්ණ ප්රවේශ පාලන මුහුණක් හඳුනා ගැනීම සඳහා සරල සැකසුම් ඒකක විශාල ප්රමාණයක් භාවිතා කිරීමෙන්, එය මානව ඉගෙනුම් හා සංජානන පද්ධතිය අනුකරණය කරමින්, මානව ඉගෙනුම් හා සංජානන ක්රමය අනුකරණය කරන අතර මුහුණින් හඳුනා ගැනීම සහ පැමිණීමේ නීතිරීතිවල නීති ප්රකාශය ලබා ගනී ඉගෙනීමේ ක්රියාවලියේදී සාක්ෂාත් කරගන්න. හැඩ ලක්ෂණ, අළු පාට ලක්ෂණ, සමේ වයනය සහ වෙනත් සාම්ප්රදායික විශේෂාංග සහ වෙනත් සාම්ප්රදායික විශේෂාංග සහ සම්ප්රදායික ලක්ෂණ සහ විලයනය ඉහළ කාර්ය සාධනයක්, ඉහළ නිරවද්යතාවය, විශ්වාසදායක මුහුණු සසඳන ඇල්ගොරිතම;
ආරක්ෂාව, පොදු ආරක්ෂාව, අධ්යාපනය, මූල්ය සහ අනෙකුත් කර්මාන්තවල ප්රායෝගික යෙදුම් මත පදනම්ව, ගැඹුරු ඉගෙනුම් භාවිතා කරමින්, දැවැන්ත දත්ත භාවිතා කරමින් දැවැන්ත දත්ත භාවිතා කිරීම සඳහා අපට දැනටමත් විවිධ ගුණාත්මක, ඉරියව්ව, ස්ත්රී පුරුෂ භාවය පිළිබඳ විශාල දත්ත තිබේ , මිනිස් මුහුණේ ලක්ෂණ ලබා ගැනීමට ස්වයංක්රීය ඉගෙනීම. මුහුණ ධනාත්මක හා negative ණාත්මක නියැදි දත්ත විශාල ප්රමාණයක් සමඟ පුහුණුව ලැබීමෙන් පසු, ඇල්ගොරිතමට නිරවද්යතාව, දෝෂ ඉවසීම, ශක්තිමත් බව වැනි වාසි ඇත. එය බොහෝ මහා පරිමාණ ව්යාපෘති මගින් පරීක්ෂා කර ඇති අතර සත්ය යෙදුම සම්පූර්ණයෙන් සපුරාලයි.
5) ප්රබල මුහුණු රූප සැකසුම් මෙවලම් සැපයීම
පහත දැක්වෙන ලැයිස්තු දත්ත ගබඩාව ගොඩනැගීමේ ක්රියාවලියේදී, ඡායාරූපවල ගුණාත්මකභාවය අසමාන ය, අදාළ ප්රමිතීන් හා අවශ්යතා සපුරාලීම සඳහා ඡායාරූප රූප ස්වයංක්රීයව හෝ අතින් සකසනු ඇත. මුහුණු ඡායාරූප සැකසුම් කාර්යයන් පහත පරිදි වේ:
ප්ලග්-ඉන් හෝ වෙනත් ක්රම හරහා මුහුණේ ඡායාරූප කෘතිමව කෘතිම බෝග වගාව සඳහා එය සහාය වේ.
තෙවන පාර්ශවීය රූප සැකසුම් හා විශ්ලේෂණ මෙවලම් ඇමතීමට සහාය වන්න.
රූප සැකසුම් මෙවලම් අතර: වර්ණ සැකසීම, දීප්තිමත්ව ගැලපුම, සන්තෘප්ත, වෙනස් කිරීම, රෝම වෙනස් කිරීම, මුල් රූප ප්රතිසංස්කරණය, බෝග මෙවලම්, සුපිරි යෝජනාව, ස්වයංක්රීය බහු-මට්ටමේ දීප්තිය, ස්වයංක්රීය බහු මට්ටමේ වෙනස, ස්වයංක්රීය බහු මට්ටමේ සන්තෘප්තිය, ස්වයංක්රීය බහු-මට්ටමේ තියුණු බව ආදිය.