Чи знаєте ви три алгоритми технології відвідування обличчя?

Технологія відвідування обличчя спочатку збирає інформацію про обличчя та порівнює її з базою даних Face при введенні та виході з воріт пішохідного проходу. Якщо порівняння буде успішним, ворота відкриваються. Управління базується на порівнянні даних користувача на обладнанні управління доступом до визнання обличчя, а комп'ютер використовується як інструмент для обробки фону для повного реалізації автоматичного управління персоналу, що входить та виходить з області управління каналами, та в У той же час його можна швидко та автоматично генерувати відповідно до запису реєстрації користувачів. Записи та звіти про контроль доступу можуть бути експортовані відповідно до різних умов сортування, таких як час, необхідний користувачам, що зручно для менеджерів для запитів, а також може використовуватися як система автоматичного відвідування для внутрішнього персоналу.

Системи відвідувачів розпізнавання обличчя в основному можна класифікувати на три категорії, а саме: методи, засновані на геометричних особливостях, методах, заснованих на шаблонах та методах, заснованих на моделях.
1. Метод, заснований на геометричних особливостях, є раннім та традиційним методом, і зазвичай його потрібно поєднувати з іншими алгоритмами для досягнення кращих результатів.
2. Методи на основі шаблонів можна розділити на методи, засновані на співвідношенні, методах власної поверхні, лінійних методів дискримінантного аналізу, методах розкладання сингулярного значення, методів нейронної мережі, методами динамічного з'єднання тощо.
3. Методи, засновані на моделях, включають методи, засновані на прихованих моделях Маркова, моделей активної форми та моделей активного зовнішнього вигляду.
Людське обличчя складається з таких частин, як очі, ніс, рот і підборіддя. Саме через різні відмінності у формі, розмірі та структурі цих частин кожне людське обличчя у світі дуже різні. Тому геометричний опис форми та структурного залежності цих частин може бути використаний як важливу особливість відвідування розпізнавання обличчя.
Геометричні особливості спочатку використовувались для опису та розпізнавання профілю людського обличчя. По -перше, визначається ряд важливих точок відповідно до кривої профілю, а набір показників функцій для розпізнавання, таких як відстань, кут тощо, походить з цих важливих точок. Jia et al. Інтегральна проекція біля лінії на карті ступеня - це дуже новий метод імітації карти бічного профілю.
Використання геометричних особливостей для лобового розпізнавання обличчя та відвідуваності, як правило, витягує положення важливих точок особливостей, таких як очі, рот та ніс, а також геометричні форми важливих органів, таких як очі, як класифікаційні особливості, але точність вилучення геометричних особливостей була експериментально протестовано. Дослідження, результати не є оптимістичними.
Метод деформованого шаблону може розглядатися як поліпшення методу геометричної функції. Його основна ідея полягає в тому, що проектуйте модель органу з регульованими параметрами, визначте енергетичну функцію та мінімізуйте функцію енергії, регулюючи параметри моделі. У цей час параметри моделі є геометричними особливостями органу.
Ідея цього методу дуже хороша, але є дві проблеми. Одне полягає в тому, що коефіцієнти зважування різних витрат на енергетичну функцію можна визначити лише за допомогою досвіду, який важко сприяти. Інший полягає в тому, що процес оптимізації енергетичної функції дуже забирає багато часу і важко застосувати на практиці. Представлення обличчя може досягти опису важливих особливостей обличчя, але для цього потрібно багато попередньої обробки та вибору тонких параметрів. У той же час, використання загальних геометричних особливостей описує лише основну форму та структурну залежність частин, ігноруючи місцеві тонкі особливості. Це спричиняє втрату частини інформації, яка більше підходить для грубої класифікації, а існуюча технологія виявлення точок функції далеко не відповідає вимогам з точки зору ефективності, а кількість розрахунків також велика.