Produkt zum Begriff Gesichtserkennung:
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TimeMoto Zeiterfassungssystem TM-838 SC, Gesichtserkennung/
RFID- & MIFARE-Sensor, Terminal mit 30-tägigem Testzugang für TimeMoto Cloud Plus, bis zu 2.000 Benutzer & 100.000 Zeiteinträge, Export über WLAN-/USB-/Ethernet- Anschluss, Farbe: schwarz (125-0684) inkl. Netzteil, 5 RFID-Karten, WandbefestigungWichtige Daten:Ausführung: RFID / Gesichtserkennung / Pincode / Mifare / DesfireAnzahl Benutzer: 2000Schnittstelle: WLAN / USB / EthernetFarbe: schwarzVerpackung Breite in mm: 113Verpackung Höhe in mm: 176Verpackung Tiefe in mm: 180Versandgewicht in Gramm: 1300Zeiterfassungssystem TM-838 SC, mit RFID- / Gesichtserkennungs-Sensor & MIFARE Zeiterfassung Komplettsystem: bestehend aus dem Terminal, inkl. 30-tägigem Testzugang für TimeMoto Cloud PlusAlle TimeMoto Zeiterfassungssysteme sind DSGVO konform!•, bis zu 100.000 Zeiteinträge•, Schnell-Authentifizierung•, 3D-Gesichtserkennung mit Dual-Kamera-Technologie gewährleistet eine höhere Genauigkeit und sofortige Verifizierung des Nutzers•, 3,5" TFT-Farbdisplay mit Sensortasten •, Prozessor: 1,2 GHz Dual-Core Prozessor•, Speicherplatz: 128 MB RAM / 256 MB Flash-Speicher•, erfasst und berechnet Arbeitsstunden, Projektstunden, Überstunden und Anwesenheit•, kompatibel mit ISO / IEC 14443A Protokoll Karten: Mifire Classic 1 KB & 4 KB, Mifire DESFire 2 KB, 4 KB & 8 KB, Mifare Ultralight, Legic Mifire Karten•, Maße: (B)99,5 x (T)44,3 x (H)215 mmLieferumfang: Zeiterfassungsgerät, Netzteil (EU-Stecker), 5 RFID-Karten, Vorrichtung zur Wandbefestigung, inkl. 30-tägigem Testzugang für TimeMoto Cloud Plus, danach kann zwischen der TimeMoto Cloud Plan (Core, Essential, Plus - jeweils im Monats- oder Jahresabo) entschieden werden, wenn gewünscht, kann auch die TimeMoto PC Plus Software genutzt werden (Bestell-Nr. 71200141)•, über die Cloud können die Daten über jedes internetfähige Eingabegerät über jeden beliebigen Browser und unabhängig vom Betriebssystem abgerufen werdenZubehör: TimeMoto PC Plus Software: über die optional PC Plus Software lassen sich Daten an einen einzelnen PC (WIN) übertragenAnwendungsbeispiele:- für eine effiziente und zuverlässige Anwesenheitsaufzeichnung- für die Personalverwaltung- von überall aus auf Stundenzettel, Zeitplanung sowie Berichtswesen zugreifenFür wen geeignet:- für Unternehmen bis 2000 Mitarbeiter- Banken- Fabriken & Lagerhäuser- Restaurants & Hotels- Supermärkte
Preis: 568.82 € | Versand*: 0 € -
Safescan TM-838 SC, Schwarz, Gesichtserkennung, Passwort, Näherungskarte, Smart
Safescan TM-838 SC. Produktfarbe: Schwarz, Autentifizierungstyp: Gesichtserkennung, Passwort, Näherungskarte, Smart card, Display-Typ: TFT. Energiequelle: Gleichstrom, AC Eingangsspannung: 110 - 240 V, DC input Spannung: 12 V. Unterstützt Windows-Betriebssysteme: Windows 10, Windows 7, Windows 8. Breite: 99 mm, Tiefe: 44 mm, Höhe: 215 mm
Preis: 522.32 € | Versand*: 0.00 € -
Hyundai HYU-639 Zutrittskontrollterminal mit Gesichtserkennung, biometrischem Fingerabdruckleser und Mifare-Kartenleser
{Videoüberwachung}
Preis: 741.01 € | Versand*: 0.00 € -
Dahua SD6CE432GB-HNR 4MP 32x Starlight IR Netzwerk Kamera mit Gesichtserkennung
{Videoüberwachung}
Preis: 1882.10 € | Versand*: 0.00 €
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Wie geht Gesichtserkennung?
Wie geht Gesichtserkennung? Gesichtserkennung ist ein biometrisches Verfahren, das dazu dient, Personen anhand ihrer Gesichtsmerkmale zu identifizieren. Dabei werden Merkmale wie die Form der Augen, Nase, Mund und Gesichtsstruktur analysiert und mit gespeicherten Daten abgeglichen. Dieser Prozess erfolgt mithilfe von Algorithmen und künstlicher Intelligenz. Gesichtserkennung wird heutzutage in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie beispielsweise zur Entsperrung von Smartphones, zur Überwachung in der Sicherheitsbranche oder zur Identifizierung von Personen in sozialen Medien. Trotz ihrer Vorteile gibt es auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Privatsphäre im Zusammenhang mit der Gesichtserkennungstechnologie.
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Welches iPhone hat Gesichtserkennung?
Welches iPhone hat Gesichtserkennung? Face ID, die Gesichtserkennungstechnologie von Apple, wurde erstmals mit dem iPhone X im Jahr 2017 eingeführt. Seitdem wurde Face ID in weiteren Modellen wie dem iPhone XS, iPhone XR, iPhone 11, iPhone 12 und den neueren Modellen integriert. Diese Technologie ermöglicht es den Benutzern, ihr iPhone durch das Scannen ihres Gesichts zu entsperren und sicher auf persönliche Daten zuzugreifen. Face ID bietet eine sichere und bequeme Methode zur Authentifizierung und hat die herkömmliche Touch ID-Fingerabdruckerkennung in diesen Modellen ersetzt.
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Hat das Samsung a51 Gesichtserkennung?
Ja, das Samsung A51 verfügt über eine Gesichtserkennungsfunktion, die es dem Benutzer ermöglicht, das Gerät durch einfaches Auflegen seines Gesichts zu entsperren. Diese Funktion nutzt die Frontkamera des Smartphones, um das Gesicht des Benutzers zu scannen und zu erkennen. Die Gesichtserkennung des Samsung A51 ist eine bequeme und schnelle Methode, um das Gerät zu entsperren, ohne ein Passwort oder eine PIN eingeben zu müssen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Gesichtserkennung nicht so sicher ist wie andere biometrische Methoden wie Fingerabdruckscanner. Es wird empfohlen, zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen wie die Verwendung eines sicheren Passworts oder einer PIN in Kombination mit der Gesichtserkennung zu aktivieren.
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Wie kann man eine Gesichtserkennung programmieren?
Um eine Gesichtserkennung zu programmieren, benötigt man zunächst eine Datenbank mit Gesichtsbildern, die als Referenz dienen. Dann kann man verschiedene Algorithmen verwenden, um Gesichtsmerkmale wie Augen, Nase und Mund zu erkennen und zu analysieren. Diese Merkmale können dann mit den Referenzbildern verglichen werden, um eine Übereinstimmung zu finden und das erkannte Gesicht zu identifizieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Gesichtserkennung:
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Dahua SD6CE445GB-HNR 4MP 45x Starlight IR Netzwerk Kamera mit Gesichtserkennung
{Videoüberwachung}
Preis: 2333.71 € | Versand*: 0.00 € -
Hanwha WiseNet XNB-6000 2MP Full HD IP Box Kamera mit Gesichtserkennung
{Videoüberwachung}
Preis: 1081.35 € | Versand*: 0.00 € -
Dahua NVR5432-EI 32 Kanal 4 Festplatten 1,5U WizSense NVR mit Gesichtserkennung
{Videoüberwachung}
Preis: 739.17 € | Versand*: 0.00 € -
Dahua NVR5464-EI WizSense 64 Kanal 32MP 4 HDD 1.5U NVR mit Gesichtserkennung
{Videoüberwachung}
Preis: 1114.67 € | Versand*: 0.00 €
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Wie funktioniert die Gesichtserkennung auf dem iPhone?
Die Gesichtserkennung auf dem iPhone basiert auf der Technologie namens Face ID. Dabei werden Infrarotstrahlen verwendet, um das Gesicht des Benutzers zu scannen und ein 3D-Modell zu erstellen. Dieses Modell wird dann mit den gespeicherten Gesichtsdaten des Benutzers abgeglichen, um die Identität zu bestätigen und den Zugriff auf das Gerät zu ermöglichen.
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Suche nach einer Fotosoftware oder einem Bildbetrachter mit Gesichtserkennung und Netzwerkanbindung.
Eine mögliche Option wäre die Verwendung von Google Fotos. Diese kostenlose Software bietet eine Gesichtserkennungsfunktion, mit der du Fotos nach Personen durchsuchen kannst. Zudem ermöglicht sie die Verbindung mit deinem Google-Konto, um Fotos in der Cloud zu speichern und mit anderen zu teilen.
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Wie kann man Gesichtserkennung mit einer IP-Kamera in Python umsetzen?
Um Gesichtserkennung mit einer IP-Kamera in Python umzusetzen, kannst du die OpenCV-Bibliothek verwenden. Zuerst musst du die Kamera mit der IP-Adresse verbinden und die Videodaten streamen. Dann kannst du den Videostream in Echtzeit verarbeiten, um Gesichter zu erkennen. Dafür kannst du den Haar Cascade Classifier verwenden, der in OpenCV integriert ist. Sobald ein Gesicht erkannt wurde, kannst du weitere Schritte wie das Zeichnen eines Rechtecks um das Gesicht oder das Speichern der erkannten Gesichter implementieren.
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Wie schafft es Apple, Gesichter mit ihrer Gesichtserkennung so erschreckend genau zu identifizieren?
Apple verwendet für die Gesichtserkennung in ihren Geräten fortschrittliche Technologien wie die TrueDepth-Kamera, die Tiefeninformationen des Gesichts erfasst. Diese Informationen werden dann mit einem Modell verglichen, das auf Millionen von Gesichtern trainiert wurde, um eine hohe Genauigkeit bei der Identifizierung zu gewährleisten. Darüber hinaus verwendet Apple auch maschinelles Lernen, um das Modell kontinuierlich zu verbessern und die Genauigkeit weiter zu erhöhen.
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