Znate li tri algoritme tehnologije prisutnosti za prepoznavanje lica?

Tehnologija pohađanja lica prvo prikuplja informacije o licem i uspoređuje ga sa bazom podataka lica prilikom ulaska i izlaska na kapiju pješačkog prolaza. Ako je usporedba uspješna, kapija se otvara. Uprava se temelji na upoređivanju podataka o opremi za kontrolu pristupa prepoznavanju lica, a računalo se koristi kao alat za pozadinsku obradu da bi se u potpunosti shvatio automatsko upravljanje osobljem i izlazak u područje kontrole kanala i na Istovremeno se može brzo i automatski generirati u skladu s evidencijama o registraciji korisnika. Zapisi o kontroli pristupa i izvještaji mogu se izvesti prema različitim uvjetima sortiranja kao što su vrijeme koje zahtijevaju korisnici, koji su pogodni za menadžere za upit zapise, a može se koristiti i kao automatsko posjećeno sustav za unutarnje osoblje.

Glavni sustavi za pohađanje lica mogu se u osnovi biti klasificirani u tri kategorije, naime: metode zasnovane na geometrijskim značajkama, metodama na temelju predložaka i metoda na temelju modela.
1. Metoda zasnovana na geometrijskim karakteristikama je rana i tradicionalna metoda, a obično treba kombinirati s drugim algoritmima kako bi postigli bolje rezultate.
2. Metode zasnovane na predlošcima mogu se podijeliti na metode na temelju korelacijskog podudaranja, metodama linearne diskriminatske analize, metode razgradnje jedinstvene vrijednosti, metode neuronske mreže, metode dinamičke veze, itd.
3. Metode zasnovane na modelu uključuju metode na temelju skrivenih Markov modela, modelima aktivnog oblika i aktivnim modelima izgleda.
Ljudsko lice sastoji se od dijelova poput očiju, nosa, usta i brade. Upravo je zbog različitih razlika u obliku, veličini i strukturi ovih dijelova koje je svako ljudsko lice na svijetu vrlo različito. Stoga se geometrijski opis oblika i strukturni odnos ovih dijelova može koristiti kao važna karakteristika prisustva prepoznavanja lica.
Geometrijske karakteristike prvo su korištene za opisivanje i prepoznavanje profila ljudskog lica. Prvo, brojne istaknute bodove određuju se prema krivulji profila, a skup značajnih mjernih podataka za prepoznavanje poput udaljenosti, ugla itd. Izvedeni su iz ovih istaknutih bodova. Jia et al. Integralna projekcija u blizini linije u mapi stupnja je vrlo nova metoda za simulaciju mape bočne profile.
Korištenje geometrijskih karakteristika za sustave za prednjeg lica i posjećenost općenito izdvajaju položaje važnih značajnih točaka kao što su oči, usta i nos i geometrijski oblici važnih organa kao što su kao klasifikacijske karakteristike, ali tačnost ekstrakcije geometrijske karakteristike bila je eksperimentalno testiran. Istraživanje, rezultati nisu optimistični.
Metoda predloška deformiranja može se smatrati poboljšanjem metode geometrijske funkcije. Njegova osnovna ideja je: Dizajnirajte model organa s podesivim parametrima, definirajte energetsku funkciju i minimizirajte energetsku funkciju podešavanjem parametara modela. U ovom trenutku parametri modela su kao geometrijske karakteristike organa.
Ideja ove metode je vrlo dobra, ali postoje dva problema. Jedan je da koeficijenti ponderiranja različitih troškova u energetskoj funkciji mogu se odrediti samo iskustvom, što je teško promovirati. Drugi je taj što je proces optimizacije energetske funkcije vrlo dugotrajan i teško je primjenjivati ​​u praksi. Predstavništvo lica može postići opis vilju značajki lica, ali zahtijeva mnogo prije obrade i sitnog odabira parametra. Istovremeno, upotreba općih geometrijskih karakteristika opisuje samo osnovni oblik i strukturni odnos dijelova, zanemarujući lokalne suptilne karakteristike. Izaziva gubitak dijela podataka, što je pogodnije za grubu klasifikaciju, a postojeća tehnologija detekcije značajki je daleko od ispunjavanja zahtjeva u pogledu efikasnosti, a količina izračuna također je velika.