Ar žinote tris veido atpažinimo lankomumo technologijos algoritmus?

Veido atpažinimo lankomumo technologija pirmiausia renka veido informaciją ir palygina ją su veido duomenų baze įvedant ir išeinant iš pėsčiųjų ištraukos vartų. Jei palyginimas yra sėkmingas, vartai atidaromi. Valdymas grindžiamas vartotojo palyginimu su veido atpažinimo prieigos kontrolės įranga, o kompiuteris naudojamas kaip foninio apdorojimo įrankis, kad būtų galima visiškai realizuoti automatinį personalo, įeinančio ir išeinančio iš kanalo valdymo srities, valdymą ir Tuo pačiu metu tai galima greitai ir automatiškai sugeneruoti pagal vartotojo registracijos įrašą. Prieigos kontrolės įrašai ir ataskaitos gali būti eksportuojamos atsižvelgiant į įvairias rūšiavimo sąlygas, tokias kaip vartotojų reikalaujama laikas, o tai valdytojams patogu atlikti užklausų įrašus, taip pat gali būti naudojamas kaip automatinė vidaus darbuotojų lankomumo sistema.

Pagrindinės veido atpažinimo lankomumo sistemos iš esmės gali būti suskirstytos į tris kategorijas, būtent: metodus, pagrįstus geometrinėmis savybėmis, metodais, pagrįstais šablonais ir metodais, pagrįstais modeliais.
1. Metodas, pagrįstas geometrinėmis savybėmis, yra ankstyvas ir tradicinis metodas, todėl norint pasiekti geresnių rezultatų, paprastai jį reikia derinti su kitais algoritmais.
2. Šabloną pagrįstus metodus galima suskirstyti į metodus, pagrįstus koreliacijos atitikimu, savivaldos metodais, linijinėmis diskriminuojančiomis analizės metodais, vienaskaitos vertės skilimo metodais, nervų tinklo metodais, dinaminio ryšio suderinimo metodais ir kt.
3. Modeliais pagrįsti metodai apima metodus, pagrįstus paslėptais Markovo modeliais, aktyvios formos modeliais ir aktyvių išvaizdos modeliais.
Žmogaus veidą sudaro tokios dalys kaip akys, nosis, burna ir smakras. Būtent dėl ​​įvairių šių dalių formos, dydžio ir struktūros skirtumų kiekvienas žmogaus veidas pasaulyje yra labai skirtingas. Todėl šių dalių formos ir struktūrinio ryšio geometrinis aprašymas gali būti naudojamas kaip svarbus veido atpažinimo lankomumo bruožas.
Geometrinės savybės pirmiausia buvo naudojamos apibūdinti ir atpažinti žmogaus veido profilį. Pirmiausia, atsižvelgiant į profilio kreivę, nustatomi keli svarbiausi taškai, o iš šių svarbiausių taškų yra atpažinimo metrikos, tokios kaip atstumas, kampas ir kt. Jia ir kt. Integruota projekcija šalia laipsnio žemėlapio linijos yra labai naujas metodas, skirtas modeliuoti šoninio profilio žemėlapį.
Naudojant geometrines ypatybes priekinio veido atpažinimo ir lankomumo sistemoms, paprastai išskiriamos svarbių ypatybių taškų, tokių kaip akys, burnos ir nosies, pozicijas ir svarbių organų geometrines formas, tokias kaip akys kaip klasifikavimo ypatybės, tačiau geometrinių funkcijų ištraukimo tikslumas buvo eksperimentiškai išbandytas. Tyrimai, rezultatai nėra optimistiški.
Deformuojamo šablono metodas gali būti laikomas geometrinio pobūdžio metodo patobulinimu. Pagrindinė jo idėja yra: suprojektuokite vargonų modelį su reguliuojamais parametrais, apibrėžkite energijos funkciją ir sumažinkite energijos funkciją, koreguodami modelio parametrus. Šiuo metu modelio parametrai yra kaip organo geometrinės savybės.
Šio metodo idėja yra labai gera, tačiau yra dvi problemos. Viena yra tai, kad įvairių energijos funkcijos sąnaudų svorio koeficientus galima nustatyti tik pagal patirtį, kurią sunku skatinti. Kita yra tai, kad energijos funkcijų optimizavimo procesas yra labai daug laiko ir sunkiai pritaikomas praktikoje. Veido vaizdas gali pasiekti svarbiausių veido ypatybių aprašymą, tačiau tam reikia daug išankstinio apdorojimo ir smulkaus parametrų pasirinkimo. Tuo pačiu metu bendrųjų geometrinių savybių naudojimas apibūdina tik pagrindinį dalių formą ir struktūrinį ryšį, ignoruojant vietines subtilias savybes. Tai praranda dalį informacijos, kuri labiau tinka grubiai klasifikuoti, o esama funkcijų taškų aptikimo technologija toli gražu nėra atitikti reikalavimus efektyvumo atžvilgiu, o skaičiavimo suma taip pat yra didelė.