Czy znasz trzy algorytmy technologii rozpoznawania twarzy?

Technologia frekwencji twarzy najpierw gromadzi informacje o twarzach i porównuje je z bazą danych twarzy, gdy maszyna do obecności wchodzi i wychodzi z fragmentu pieszych. Jeśli porównanie zakończy się powodzeniem, maszyna do frekwencji zostanie otwarta; Jeśli porównanie się nie powiedzie, maszyna frekwencyjna nie otworzy się; Zarządzanie opiera się na porównaniu danych użytkownika na urządzeniach kontroli dostępu do rozpoznawania twarzy, a komputer jest używany jako narzędzie do przetwarzania tła, aby w pełni zrealizować automatyczne zarządzanie personelem wchodzącym i wychodzącym z obszaru kontroli kanału. Jednocześnie, zgodnie z rekordami rejestracji użytkownika, może szybko i automatycznie generować raporty rekordów kontroli dostępu, które można wyeksportować zgodnie z różnymi warunkami sortowania, takimi jak czas, co jest wygodne dla menedżerów do zapisywania zapytań, a także można je używać jako automatyczny system frekwencji dla personelu wewnętrznego.

Systemy frekwencji głównego nurtu można zasadniczo podzielić na trzy kategorie, a mianowicie: metody oparte na cechach geometrycznych, metodach opartych na szablonach i metodach opartych na modelach.
1. Metoda oparta na cechach geometrycznych jest wczesną i tradycyjną metodą i zwykle należy ją połączyć z innymi algorytmami, aby uzyskać lepsze wyniki;
2. Metody oparte na szablonach można podzielić na metody oparte na dopasowywaniu korelacji, metodach własnych, metod analizy dyskryminacyjnej liniowej, metod rozkładu wartości pojedynczej, metody sieci neuronowej, metody dopasowywania połączeń dynamicznych itp.
3. Metody oparte na modelach obejmują metody oparte na ukrytych modelach Markowa, modele aktywnego kształtu i modele wyglądające aktywne.
Metody oparte na geometrii
Ludzka twarz składa się z takich części, jak oczy, nos, usta i podbródek. To właśnie ze względu na różne różnice w kształcie, rozmiarze i strukturze tych części każda ludzka twarz na świecie jest bardzo różna. Dlatego geometryczny opis kształtu i relacji strukturalnej tych części może być wykorzystywany jako ważna cecha frekwencji rozpoznawania twarzy.
Cechy geometryczne zostały po raz pierwszy wykorzystane w opisie i rozpoznawaniu profilu ludzkiej twarzy. Po pierwsze, szereg istotnych punktów określono zgodnie z krzywą profilu, a z tych istotnych punktów uzyskano zestaw cech do rozpoznawania, takich jak odległość i kąt. Jest to bardzo innowacyjna metoda, że ​​Jia i in. Symuluj obraz boczny profil przez z całkowitą projekcję w pobliżu linii w czołowym szarym obrazie.
Używanie cech geometrycznych systemu frekwencji czołowej rozpoznawania twarzy ogólnie wydobywa pozycje ważnych punktów cech, takich jak oczy, usta i nos, oraz geometryczne kształty ważnych narządów, takich jak oczy, jak cechy klasyfikacji, ale przetestowano wydajność ekstrakcji cech geometrycznych doświadczalnie. Badania, wyniki nie są optymistyczne.
Odkształcalną metodę szablonu można uznać za poprawę geometrycznej metody cechy. Jego podstawowym pomysłem jest zaprojektowanie modelu narządu o regulowanych parametrach (to znaczy odkształcalny szablon), zdefiniowanie funkcji energii i minimalizowanie funkcji energii poprzez dostosowanie parametrów modelu. Parametry modelu w tym czasie są używane jako cechy geometryczne narządu.
Idea tej metody jest bardzo dobra, ale są dwa problemy. Jednym z nich jest to, że współczynniki ważenia różnych kosztów w funkcji energii można określić jedynie empirycznie, co jest trudne do popularyzacji. Po drugie, proces optymalizacji funkcji energetycznej jest bardzo czasochłonny i trudny do zastosowania w praktyce. Reprezentacja twarzy oparta na parametrach może osiągnąć opis istotnych cech twarzy, ale wymaga dużo wstępnego przetwarzania i drobnego wyboru parametrów. Jednocześnie zastosowanie ogólnych cech geometrycznych opisuje jedynie podstawowy kształt i strukturalną zależność komponentów, ignorując lokalne subtelne cechy, co powoduje utratę części informacji, która jest bardziej odpowiednia do przybliżonej klasyfikacji