Ali poznate tri algoritme tehnologije za prepoznavanje obrazov?

Tehnologija obiskanja obraza najprej zbira informacije o obrazu in jo primerja z bazo podatkov Face pri vstopu in izstopu od vrat prehoda za pešce. Če je primerjava uspešna, se vrata odprejo. Upravljanje temelji na primerjavi podatkov uporabnika na opremi za nadzor dostopa do prepoznavanja obraza, računalnik pa se uporablja kot orodje za obdelavo ozadja za v celoti uresničitev samodejnega upravljanja osebja, ki vstopa in izstopa Hkrati ga je mogoče hitro in samodejno ustvariti v skladu z zapisom o registraciji uporabnika. Zapisi o nadzoru dostopa in poročila se lahko izvozijo v skladu z različnimi pogoji razvrščanja, kot so čas, ki ga potrebujejo uporabniki, kar je za vodje primeren za poizvedbo zapisov in jih je mogoče uporabiti tudi kot sistem samodejnega udeležbe za notranje osebje.

Osnovne sisteme za prepoznavanje obrazov je mogoče v osnovi razvrstiti v tri kategorije, in sicer: metode, ki temeljijo na geometrijskih značilnostih, metodah, ki temeljijo na predlogih in metodah, ki temeljijo na modelih.
1. Metoda, ki temelji na geometrijskih značilnostih, je zgodnja in tradicionalna metoda, običajno pa jo je treba kombinirati z drugimi algoritmi, da dosežemo boljše rezultate.
2. Metode, ki temeljijo na predlogi, lahko razdelimo na metode, ki temeljijo na korelacijskem ujemanju, metodah Eigenface, metode linearne diskriminatorne analize, metode razgradnje ednine, metode nevronskega omrežja, metode ujemanja dinamične povezave itd.
3. Metode, ki temeljijo na modelu, vključujejo metode, ki temeljijo na skritih modelih Markov, modelih aktivne oblike in modelih aktivnega videza.
Človeški obraz je sestavljen iz delov, kot so oči, nos, ust in brada. Prav zaradi različnih razlik v obliki, velikosti in strukturi teh delov je vsak človeški obraz na svetu zelo drugačen. Zato se lahko geometrijski opis oblike in strukturnega razmerja teh delov uporabi kot pomembna značilnost udeležbe na prepoznavanju obrazov.
Geometrijske značilnosti so bile najprej uporabljene za opis in prepoznavanje profila človeškega obraza. Prvič, številne vidne točke se določijo glede na krivuljo profila, nabor meritev funkcij za prepoznavanje, kot so razdalja, kot itd., Izhaja iz teh vidnih točk. Jia et al. Integralna projekcija v bližini črte na zemljevidu stopinj je zelo nova metoda za simulacijo zemljevida stranskega profila.
Uporaba geometrijskih značilnosti za sisteme za prepoznavanje in udeležbo na čelnem obrazu na splošno pridobivajo položaje pomembnih značilnosti, kot so oči, usta in nos, ter geometrijske oblike pomembnih organov, kot so oči kot klasifikacijske lastnosti, vendar je bila natančnost pridobivanja geometrijskih značilnosti pridobivanje značilnosti. eksperimentalno testiran. Raziskave, rezultati niso optimistični.
Metoda deformabilne predloge lahko obravnavamo kot izboljšanje metode geometrijske lastnosti. Njegova osnovna ideja je: oblikujte model organa z nastavljivimi parametri, določite energijsko funkcijo in zmanjšajte energijsko funkcijo s prilagoditvijo parametrov modela. V tem času so parametri modela kot geometrijske značilnosti organa.
Ideja te metode je zelo dobra, vendar obstajata dve težavi. Eno je, da lahko koeficienti tehtanja različnih stroškov v energetski funkciji določimo le z izkušnjami, ki jih je težko spodbujati. Drugo je, da je postopek optimizacije energijske funkcije zelo zamuden in ga je težko uporabiti v praksi. Predstavitev obraza lahko doseže opis vidnih značilnosti obraza, vendar zahteva veliko izbire pred obdelavo in fino parametrom. Hkrati uporaba splošnih geometrijskih značilnosti opisuje le osnovno obliko in strukturni odnos delov, pri čemer ignorirajo lokalne subtilne značilnosti. Povzroča izgubo dela informacij, ki je bolj primeren za grobo klasifikacijo, obstoječa tehnologija zaznavanja točk pa še zdaleč ni izpolnjevanja zahtev glede učinkovitosti, količina izračuna pa je tudi velika.