Cunoașteți cei trei algoritmi ai tehnologiei de prezență a recunoașterii feței?

Tehnologia de prezență a recunoașterii feței colectează mai întâi informații despre față și o compară cu baza de date Face atunci când mașina de prezență intră și iese din pasajul pietonal. Dacă comparația are succes, mașina de prezență se va deschide; Dacă comparația nu reușește, mașina de prezență nu se va deschide; Managementul se bazează pe comparația de date a utilizatorului pe echipamentul de control al accesului la recunoașterea feței, iar computerul este utilizat ca instrument de procesare a fundalului pentru a realiza pe deplin gestionarea automată a personalului care intră și iese din zona de control al canalului. În același timp, în conformitate cu înregistrările de înregistrare a utilizatorilor, acesta poate genera rapid și automat rapoartele privind înregistrarea controlului de acces care pot fi exportate în funcție de diverse condiții de sortare, cum ar fi timpul, care este convenabil pentru manageri la înregistrări de interogare și pot fi utilizate și ca și ca și ca fiind utilizate ca Un sistem de prezență automată pentru personalul intern.

Sistemele de participare la recunoașterea feței mainstream pot fi clasificate practic în trei categorii, și anume: metode bazate pe caracteristici geometrice, metode bazate pe șabloane și metode bazate pe modele.
1. Metoda bazată pe caracteristici geometrice este o metodă timpurie și tradițională și, de obicei, trebuie combinată cu alți algoritmi pentru a avea rezultate mai bune;
2. Metodele bazate pe șabloane pot fi împărțite în metode bazate pe potrivirea corelației, metode de desfacere proprii, metode de analiză liniară discriminantă, metode de descompunere a valorii singulare, metode de rețea neuronală, metode de potrivire a conexiunii dinamice etc.
3. Metodele bazate pe model includ metode bazate pe modele Markov ascunse, modele de formă activă și modele de aspect activ.
Metode bazate pe geometrie
Fața umană este compusă din părți precum ochii, nasul, gura și bărbia. Tocmai din cauza diferitelor diferențe în ceea ce privește forma, dimensiunea și structura acestor părți, fiecare față umană din lume este foarte diferită. Prin urmare, descrierea geometrică a formei și relației structurale a acestor părți, poate fi utilizată ca o caracteristică importantă a prezenței de recunoaștere a feței.
Caracteristicile geometrice au fost utilizate pentru prima dată în descrierea și recunoașterea profilului feței umane. În primul rând, o serie de puncte importante au fost determinate în funcție de curba profilului și un set de valori de caracteristici pentru recunoaștere, cum ar fi distanța și unghiul, au fost derivate din aceste puncte importante. Este o metodă foarte inovatoare că Jia și colab. Simulați imaginea profilului lateral prin proiecția integrală de lângă linia din imaginea gri frontală.
Utilizarea caracteristicilor geometrice pentru sistemul de prezență pentru recunoașterea feței frontale extrage, în general, pozițiile punctelor de caracteristică importante, cum ar fi ochii, gura și nasul și formele geometrice ale organelor importante, cum ar fi ochii, precum caracteristicile de clasificare, dar performanța extragerii caracteristicilor geometrice a fost testată a fost testată experimental. Cercetări, rezultatele nu sunt optimiste.
Metoda de șablon deformabilă poate fi considerată o îmbunătățire a metodei caracteristicii geometrice. Ideea sa de bază este de a proiecta un model de organ cu parametri reglabili (adică un șablon deformabil), definirea unei funcții energetice și minimizează funcția energetică prin reglarea parametrilor modelului. Parametrii modelului în acest moment sunt folosiți ca caracteristici geometrice ale organului.
Ideea acestei metode este foarte bună, dar există două probleme. Unul este că coeficienții de ponderare a diferitelor costuri în funcția energetică nu pot fi determinați decât empiric, ceea ce este dificil de popularizat. Cealaltă este că procesul de optimizare a funcției energetice necesită foarte mult timp și dificil de aplicat în practică. Reprezentarea feței bazată pe parametri poate realiza o descriere a caracteristicilor importante ale feței, dar necesită o mulțime de pre-procesare și selecție de parametri fine. În același timp, utilizarea caracteristicilor geometrice generale descrie doar forma de bază și relația structurală a componentelor, ignorând caracteristicile subtile locale, ceea ce duce la pierderea unei părți a informațiilor, care este mai potrivită pentru o clasificare brută