Znate li tri algoritme tehnologije prisutnosti za prepoznavanje lica?

Tehnologija pohađanja lica prvo prikuplja informacije o licem i uspoređuje je s bazom podataka lica kada se stroj za pohađanje uđe i izlazi u pješački prolaz. Ako je usporedba uspješna, otvorit će se aparat za pohađanje; Ako usporedba ne uspije, aparat za pohađanje se neće otvoriti; Uprava se temelji na upoređivanju podataka o opremi za kontrolu pristupa za prepoznavanje lica, a računalo se koristi kao alat za obradu pozadine da bi se u potpunosti shvatio automatsko upravljanje osobljem i izlazak u područje kontrole kanala. Istovremeno, prema evidenciji registracije korisnika može brzo i automatski generirati izvještaje za snimanje kontrole pristupa koji se mogu izvesti u skladu s različitim uvjetima sortiranja, kao što je vrijeme, što je pogodno za menadžere za upit i mogu se koristiti i kao Automatski sistem za pohađanje internog osoblja.

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 da bi imali 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.
Metode zasnovane na geometriji
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 u opisu i prepoznavanju profila ljudskog lica. Prvo, određeni broj vičalih bodova određen je prema krivulji profila, a skup značajnih mjernih podataka za priznanje, poput udaljenosti i ugla, izvedeni su iz ovih istaknutih bodova. To je vrlo inovativna metoda koju Jia i sur. Simulirajte sliku bočne profile pomoću integralne projekcije u blizini linije na prednjoj sivoj slici.
Korištenje geometrijskih karakteristika za sustav za pohađanje frontalnog prepoznavanja lica, općenito izvlači položaje važnih značajki, poput očiju, usta i nosa, te geometrijski oblici važnih organa kao što su očiju kao klasifikacijske karakteristike, ali testirana je izvođenje ekstrakcije geometrijske karakteristike eksperimentalno. Istraživanje, rezultati nisu optimistični.
Metoda predloška deformiranja može se smatrati poboljšanjem metode geometrijske funkcije. Njegova osnovna ideja je dizajnirati model organa s podesivim parametrima (to jest obračun deformabilnog), definirajte energetsku funkciju i minimizirajte energetsku funkciju prilagođavanjem parametara modela. Parametri modela u ovom trenutku koriste se kao geometrijske karakteristike organa.
Ideja ove metode je vrlo dobra, ali postoje dva problema. Jedan je da se koeficijenti ponderiranja različitih troškova u energetskoj funkciji mogu odrediti samo empirijski, što je teško popularizirati. Drugi je taj što je proces optimizacije energetske funkcije vrlo dugotrajan i teško je primjenjivati ​​u praksi. Predstavništvo na bazi parametara može se postići opis visećih karakteristika lica, ali zahtijeva mnogo prije obradi i sitnog odabira parametra. Istovremeno, upotreba općih geometrijskih karakteristika opisuje samo osnovni oblik i strukturni odnos komponenti, zanemarujući lokalne suptilne karakteristike, što rezultira gubitkom dijela podataka, što je pogodnije za grubu klasifikaciju