ફેશિયલ ડેટા નાગરિક ગોપનીયતા ડેટાનો છે, જે અનન્ય અને બદલી ન શકાય તેવું છે.સાયબર સિક્યુરિટી લો, ડેટા સિક્યુરિટી લો અને પર્સનલ ઇન્ફર્મેશન સિક્યુરિટી સ્ટાન્ડર્ડ્સ સહિત ત્રણ મુખ્ય રાષ્ટ્રીય નિયમોમાં આવા ડેટા અને ગોપનીયતા માટેના મેનેજમેન્ટ નિયમોનો સમાવેશ થાય છે.
એક બિન-લાભકારી સંસ્થા તરીકે, શાળાઓ સમગ્ર કેમ્પસમાં ચહેરાની ઓળખ માટેની એપ્લિકેશનો બનાવીને શિક્ષકો અને વિદ્યાર્થીઓને ઉચ્ચ ગુણવત્તાની સેવાઓ પૂરી પાડે છે.તેથી, ચહેરાની ઓળખ તકનીક લાગુ કરવાની પ્રક્રિયામાં, વ્યક્તિગત ગોપનીયતાના રક્ષણ અને ડેટા સુરક્ષાના નિર્માણને મજબૂત બનાવવું જરૂરી છે.
ચહેરાની ઓળખ, સૌથી અનુકૂળ, ઝડપી અને અસરકારક અનન્ય ઓળખ માધ્યમ તરીકે, કેમ્પસ શિક્ષણ અને જીવનના વિવિધ દૃશ્યોમાં લાગુ કરવામાં આવી છે.જો કે, વિવિધ એપ્લિકેશન્સમાં ચહેરાના ડેટાનું અવ્યવસ્થિત સંગ્રહ અને બાંધકામ પણ થયું છે.
આ આધાર પર, શાળાઓને ચહેરાના ડેટા પર આધારિત સુરક્ષા ક્ષમતાઓ સાથે એકીકૃત પ્લેટફોર્મ બનાવવાની જરૂર છે, તેમને સક્ષમ કરીનેચહેરાના ડેટાના અવ્યવસ્થિત અને અસ્તવ્યસ્ત સંગ્રહને એકીકૃત રીતે સંચાલિત કરવા, ખાતરી કરવી ચહેરાના ડેટાની સુરક્ષા, અને વિવિધ ચહેરાની ઓળખ વ્યવસાયિક એપ્લિકેશનોને સશક્તિકરણ.
યુનિફાઇડ ફેશિયલ પ્લેટફોર્મ સોલ્યુશન
મુદ્દાઓ શું છે?
1. કલેક્શન અને ઇન્ટરવર્કિંગ
પ્રારંભિક તબક્કામાં ચહેરાના ડેટાના છૂટાછવાયા સંગ્રહની સમસ્યા અને શેરિંગ અને ઇન્ટરઓપરેબિલિટી પ્રાપ્ત કરવામાં અસમર્થતાનો ઉકેલ લાવો.
2. જમીન પર વાપરવા માટે તૈયાર
મુશ્કેલ એપ્લિકેશન અમલીકરણ અને શાળાને અનુકૂળ સેવાઓ ઝડપથી પ્રદાન કરવામાં અસમર્થતાની સમસ્યાને હલ કરો.
3. ડેટા જાણવણી
ચહેરાના ડેટાની ઓછી સુરક્ષા અને અપૂરતી ગોપનીયતા સુરક્ષા જેવી સમસ્યાઓ ઉકેલો.
4.વહેંચાયેલ સશક્તિકરણ
ડેટા ગુમાવવાની ટ્રેસેબિલિટી અને અસરકારક રીતે વહેંચાયેલ સશક્તિકરણ હાંસલ કરવામાં અસમર્થતાની સમસ્યાને ઉકેલો.
એકીકૃત ચહેરાના પ્લેટફોર્મ
સમસ્યા કેવી રીતે હલ કરવી?
1. સંગ્રહ પ્રક્રિયા
ઓનલાઈન અને ઓફલાઈન, સ્વ-સેવા અને સહાય જેવી ત્રિ-પરિમાણીય સંગ્રહ પદ્ધતિઓ બનાવો, જે શિક્ષકો અને વિદ્યાર્થીઓને સંચાલન કરવા માટે અનુકૂળ બનાવે છે.સંગ્રહ પ્રક્રિયા દરમિયાન ગોપનીયતા સુરક્ષા કરાર પર હસ્તાક્ષર, છબી ગુણવત્તા ચકાસણી અને મૂલ્યાંકન અને વ્યક્તિગત સમાનતાની સ્વ ચકાસણી સ્થાપિત કરો.
2. સંગ્રહ પ્રક્રિયા
સર્વર ઈમેજ ફાઈલોનું એન્ક્રિપ્ટેડ સ્ટોરેજ, રીમોટ બેકઅપ મેથડનું બાંધકામ, મલ્ટી વર્ઝન ફેશિયલ ફીચર વેલ્યુનું ફ્યુઝન એક્સટ્રેક્શન, ફોટો લીકેજને ટાળવા માટે ટર્મિનલ ફીચર વેલ્યુ મોડેલ સ્ટોરેજની માન્યતા.
3. ટ્રાન્સમિશન સંચાર લિંક
સંચાર પ્રક્રિયા દરમિયાન ડેટા સુરક્ષા વધારવા માટે ડેટા કમ્યુનિકેશન માટે eigenvalue મોડલ અપનાવવું.
4. વહેંચાયેલ સશક્તિકરણ પ્રક્રિયા
મલ્ટી વર્ઝન ફીચર વેલ્યુ, ઇમેજ શેરિંગ અને લોસ ટ્રેસિંગ, શેરિંગ ઓર્ડરની સ્થાપના, ઓપન સિક્યુરિટી અને લોસ ટ્રેસિંગનું ઓપન ફ્યુઝન.
શેનડોંગ વિલ ડેટા કો., લિ
1997 માં બનાવેલ
લિસ્ટિંગ સમય: 2015 (નવું થર્ડ બોર્ડ સ્ટોક કોડ 833552)
એન્ટરપ્રાઈઝ લાયકાત: નેશનલ હાઈ ટેક એન્ટરપ્રાઈઝ, ડબલ સોફ્ટવેર સર્ટિફિકેશન એન્ટરપ્રાઈઝ, ફેમસ બ્રાન્ડ એન્ટરપ્રાઈઝ, શેનડોંગ પ્રાંત ગઝેલ એન્ટરપ્રાઈઝ, શેનડોંગ પ્રાંત ઉત્કૃષ્ટ સોફ્ટવેર એન્ટરપ્રાઈઝ, શેનડોંગ પ્રાંત વિશિષ્ટ, શુદ્ધ અને નવા નાના અને મધ્યમ કદના એન્ટરપ્રાઈઝ, શેનડોંગ પ્રાંત એન્ટરપ્રાઇઝ ટેકનોલોજી સેન્ટર, શેનડોંગ પ્રાંત અદ્રશ્ય ચેમ્પિયન એન્ટરપ્રાઇઝ
એન્ટરપ્રાઇઝ સ્કેલ: કંપનીમાં 150 થી વધુ કર્મચારીઓ, 80 સંશોધન અને વિકાસ કર્મચારીઓ અને 30 થી વધુ વિશેષ નિષ્ણાંતો છે
મુખ્ય યોગ્યતાઓ: સોફ્ટવેર ટેકનોલોજી સંશોધન અને વિકાસ, હાર્ડવેર વિકાસ ક્ષમતાઓ અને વ્યક્તિગત ઉત્પાદન વિકાસ અને ઉતરાણ સેવાઓને પહોંચી વળવાની ક્ષમતા