Ali poznate tri algoritme tehnologije za prepoznavanje obrazov?

Tehnologija obiskanja obraza najprej zbira informacije o obrazu in jo primerja z bazo podatkov Face, ko stroj za udeležbo vstopi in izstopi iz prehoda za pešce. Če je primerjava uspešna, se bo odprl stroj za udeležbo; Če primerjava ne uspe, se stroj za udeležbo ne bo odprl; 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 iz območja nadzora kanalov. Hkrati lahko po zapisih o registraciji uporabnikov hitro in samodejno ustvari poročila o nadzoru dostopa sistem samodejne 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 bi imeli 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.
Metode, ki temeljijo na geometriji
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 v opisu in prepoznavanju profila človeškega obraza. Najprej so bile določene številne vidne točke glede na krivuljo profila, iz teh vidnih točk pa je izhajal niz meritev funkcij za prepoznavanje, kot sta razdalja in kot. To je zelo inovativna metoda, da Jia in sod. Simulirajte sliko stranskega profila z integralno projekcijo v bližini črte na čelni sivi sliki.
Uporaba geometrijskih značilnosti za sistem za prepoznavanje čelnega obraza na splošno pridobiva položaje pomembnih značilnosti, kot so oči, ust in nos, ter geometrijske oblike pomembnih organov, kot so oči, kot so klasifikacijske lastnosti, vendar je bila preizkušena zmogljivost geometrijske lastnosti lastnosti. eksperimentalno. Raziskave, rezultati niso optimistični.
Metoda deformabilne predloge lahko obravnavamo kot izboljšanje metode geometrijske lastnosti. Njegova osnovna ideja je oblikovati organski model z nastavljivimi parametri (to je deformabilna predloga), določiti energijsko funkcijo in zmanjšati energijsko funkcijo s prilagajanjem parametrov modela. V tem času se parametri modela uporabljajo kot geometrijske značilnosti organa.
Ideja te metode je zelo dobra, vendar obstajata dve težavi. Eno je, da je mogoče koeficiente tehtanja različnih stroškov v energetski funkciji določiti le empirično, kar je težko popularizirati. Drugo je, da je postopek optimizacije energijske funkcije zelo zamuden in ga je težko uporabiti v praksi. Predstavitev obraza na podlagi parametrov lahko doseže opis vidnih značilnosti obraza, vendar zahteva veliko izbire pred obdelavo in fino parametrom. Hkrati uporaba splošnih geometrijskih značilnosti opisuje samo osnovno obliko in strukturni odnos komponent, pri čemer ignorira lokalne subtilne značilnosti, kar ima za posledico izgubo dela informacij, ki je bolj primeren za grobo klasifikacijo