Чи знаєте ви три алгоритми технології відвідування обличчя?

Технологія відвідування обличчя спочатку збирає інформацію про обличчя та порівнює її з базою даних Face, коли відвідувальна машина входить та виходить з пішохідного проходу. Якщо порівняння буде успішним, візитна машина відкриється; Якщо порівняння не вдасться, машина відвідувачів не відкриється; Керівництво 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. У той же час, згідно з записами реєстрації користувачів, він може швидко та автоматично генерувати звіти про записи контролю доступу, які можна експортувати відповідно до різних умов сортування, таких як час, що зручно для менеджерів для запитів, а також може використовуватися як як Автоматична система відвідування 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, щоб мати кращі результати;
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.
Методи на основі геометрії
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 в описі та розпізнаванні профілю людського обличчя. По -перше, було визначено ряд важливих точок відповідно до кривої профілю, а набір показників для розпізнавання, таких як відстань та кут, отримали з цих важливих точок. Це дуже інноваційний метод, що Jia et al. Моделюйте зображення бічного профілю за інтегральною проекцією біля лінії у фронтальному сірому зображенні.
Використання геометричних особливостей для лобової системи відвідування розпізнавання обличчя, як правило, витягує положення важливих точок особливостей, таких як очі, рот та ніс, а також геометричні форми важливих органів, таких як очі, як класифікація, але ефективність вилучення геометричних особливостей була перевірена експериментально. Дослідження, результати не є оптимістичними.
Метод деформованого шаблону може розглядатися як поліпшення методу геометричної функції. Його основна ідея полягає в розробці моделі органу з регульованими параметрами (тобто деформованим шаблоном), визначити енергетичну функцію та мінімізувати енергетичну функцію шляхом регулювання параметрів моделі. Параметри моделі в цей час використовуються як геометричні особливості 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 емпірично, що важко популяризувати. Інший полягає в тому, що процес оптимізації енергетичної функції дуже забирає багато часу і важко застосувати на практиці. Параметрове 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 компонентів, ігноруючи локальні тонкі особливості, що призводить до втрати частини інформації, яка більше підходить для грубої класифікації