Alam mo ba ang tatlong algorithm ng teknolohiya ng pagdalo sa pagkilala sa mukha?

Ang teknolohiya ng pagdalo sa mukha ay unang nangongolekta ng impormasyon sa mukha, at inihahambing ito sa database ng mukha kapag pumapasok at lumabas sa gate ng daanan ng pedestrian. Kung matagumpay ang paghahambing, binuksan ang gate. Ang pamamahala ay batay sa paghahambing ng data ng gumagamit sa mga kagamitan sa pag -access sa pag -access sa pagkilala sa mukha, at ang computer ay ginagamit bilang tool sa pagproseso ng background upang lubos na mapagtanto ang awtomatikong pamamahala ng mga tauhan na pumapasok at lumabas sa lugar ng control control, at sa Parehong oras, maaari itong mabilis at awtomatikong nabuo ayon sa record ng pagpaparehistro ng gumagamit. Ang mga tala sa control control at mga ulat ay maaaring mai -export alinsunod sa iba't ibang mga kondisyon ng pag -uuri tulad ng oras na hinihiling ng mga gumagamit, na maginhawa para sa mga tagapamahala na mag -query ng mga talaan, at maaari ding magamit bilang isang awtomatikong sistema ng pagdalo para sa mga panloob na kawani.

Ang pangunahing mga sistema ng pagdalo sa pagkilala sa mukha ay maaaring maiuri sa tatlong kategorya, lalo na: ang mga pamamaraan batay sa mga tampok na geometric, mga pamamaraan batay sa mga template at pamamaraan batay sa mga modelo.
1. Ang pamamaraan batay sa mga tampok na geometric ay isang maaga at tradisyonal na pamamaraan, at karaniwang kailangang pagsamahin sa iba pang mga algorithm upang makamit ang mas mahusay na mga resulta.
2. Ang mga pamamaraan na batay sa template ay maaaring nahahati sa mga pamamaraan batay sa pagtutugma ng ugnayan, mga pamamaraan ng eigenface, mga pamamaraan ng pagtatasa ng linear na diskriminasyon, mga pamamaraan ng pagbagsak ng halaga ng halaga, mga pamamaraan ng neural network, mga pamamaraan ng pagtutugma ng koneksyon, atbp.
3. Ang mga pamamaraan na batay sa modelo ay may kasamang mga pamamaraan batay sa mga nakatagong modelo ng Markov, mga aktibong modelo ng hugis, at mga aktibong modelo ng hitsura.
Ang mukha ng tao ay binubuo ng mga bahagi tulad ng mga mata, ilong, bibig, at baba. Ito ay tiyak dahil sa iba't ibang mga pagkakaiba -iba sa hugis, sukat at istraktura ng mga bahaging ito na ang bawat mukha ng tao sa mundo ay ibang -iba. Samakatuwid, ang paglalarawan ng geometriko ng hugis at istruktura na relasyon ng mga bahaging ito, ay maaaring magamit bilang isang mahalagang tampok ng pagdalo sa pagkilala sa mukha.
Ang mga tampok na geometriko ay unang ginamit upang ilarawan at makilala ang profile ng mukha ng tao. Una, ang isang bilang ng mga nakamamanghang puntos ay natutukoy ayon sa curve ng profile, at isang hanay ng mga sukatan ng tampok para sa pagkilala tulad ng distansya, anggulo, atbp. Jia et al. Ang integral na projection malapit sa linya sa mapa ng degree ay isang napaka -nobelang pamamaraan upang gayahin ang mapa ng profile ng gilid.
Ang paggamit ng mga tampok na geometriko para sa pangharap na pagkilala sa mukha at mga sistema ng pagdalo sa pangkalahatan ay kumukuha ng mga posisyon ng mga mahahalagang puntos ng tampok tulad ng mga mata, bibig, at ilong, at ang mga geometric na hugis ng mga mahahalagang organo tulad ng mga mata bilang mga tampok ng pag -uuri, ngunit ang kawastuhan ng geometric tampok na pagkuha ay naging nasubok ang eksperimento. Pananaliksik, ang mga resulta ay hindi maasahin sa mabuti.
Ang paraan ng deformable na template ay maaaring ituring bilang isang pagpapabuti ng pamamaraan ng tampok na geometric. Ang pangunahing ideya nito ay: Disenyo ng isang modelo ng organ na may mga adjustable na mga parameter, tukuyin ang isang function ng enerhiya, at mabawasan ang pag -andar ng enerhiya sa pamamagitan ng pag -aayos ng mga parameter ng modelo. Sa oras na ito, ang mga parameter ng modelo ay bilang mga tampok na geometriko ng organ.
Ang ideya ng pamamaraang ito ay napakahusay, ngunit mayroong dalawang mga problema. Ang isa ay ang mga coefficient ng weighting ng iba't ibang mga gastos sa pag -andar ng enerhiya ay maaari lamang matukoy sa pamamagitan ng karanasan, na mahirap itaguyod. Ang iba pa ay ang proseso ng pag-optimize ng pag-optimize ng enerhiya ay napaka-oras at mahirap mag-aplay sa pagsasanay. Ang representasyon ng mukha ay maaaring makamit ang isang paglalarawan ng mga nakamamanghang tampok ng mukha, ngunit nangangailangan ito ng maraming pre-processing at pinong pagpili ng parameter. Kasabay nito, ang paggamit ng mga pangkalahatang tampok na geometriko ay naglalarawan lamang sa pangunahing hugis at istruktura na relasyon ng mga bahagi, hindi pinapansin ang mga lokal na banayad na tampok. Nagdudulot ito ng pagkawala ng bahagi ng impormasyon, na kung saan ay mas angkop para sa magaspang na pag -uuri, at ang umiiral na teknolohiya ng pagtuklas ng tampok ay malayo sa pagtugon sa mga kinakailangan sa mga tuntunin ng kahusayan, at malaki rin ang dami ng pagkalkula.