Vai jūs zināt trīs sejas atpazīšanas apmeklējumu tehnoloģijas algoritmus?

Sejas atpazīšanas apmeklējumu tehnoloģija vispirms apkopo sejas informāciju un salīdzina to ar sejas datu bāzi, ieejot un izejot no gājēju fragmenta vārtiem. Ja salīdzinājums ir veiksmīgs, vārti tiek atvērti. Pārvaldības pamatā ir lietotāja datu salīdzinājums ar sejas atpazīšanas apmeklējumu piekļuves kontroles aprīkojumu, un dators tiek izmantots kā fona apstrādes rīks, lai pilnībā realizētu personāla, kas ievada un iziet no kanāla vadības zonas, automātisku pārvaldību, un Tajā pašā laikā to var ātri un automātiski ģenerēt saskaņā ar lietotāja reģistrācijas ierakstu. Piekļuves kontroles ierakstus un pārskatus var eksportēt atbilstoši dažādiem šķirošanas nosacījumiem, piemēram, lietotājiem nepieciešamo laiku, kas vadītājiem ir ērti vaicājuma ierakstiem, un tos var izmantot arī kā automātisku iekšējā personāla apmeklējumu sistēmu.

Galvenās sejas atpazīšanas apmeklējumu sistēmas pamatā var iedalīt trīs kategorijās, proti: metodes, kuru pamatā ir ģeometriskās pazīmes, metodes, kuru pamatā ir veidnes un metodes, kuru pamatā ir modeļi.
1. Metode, kas balstīta uz ģeometriskām iezīmēm, ir agrīna un tradicionāla metode, un parasti tā ir jāapvieno ar citiem algoritmiem, lai sasniegtu labākus rezultātus.
2. Uz veidni balstītas metodes var iedalīt metodēs, kuru pamatā ir korelācijas saskaņošana, pašu virsmas metodes, lineāras diskriminējošas analīzes metodes, vienskaitļa vērtības sadalīšanās metodes, neironu tīkla metodes, dinamiskās savienojuma saskaņošanas metodes utt.
3. Uz modeli balstītas metodes ietver metodes, kuru pamatā ir slēpti Markova modeļi, aktīvās formas modeļi un aktīvā izskata modeļi.
Cilvēka seju veido tādas daļas kā acis, deguns, mute un zods. Tieši tāpēc, ka ir dažādas atšķirības šo daļu formā, lielumā un struktūrā, katrs cilvēks sejā pasaulē ir ļoti atšķirīgs. Tāpēc šo daļu formas un strukturālo attiecību ģeometrisko aprakstu var izmantot kā svarīgu sejas atpazīšanas apmeklējuma iezīmi.
Ģeometriskās pazīmes vispirms tika izmantotas, lai aprakstītu un atpazītu cilvēka sejas profilu. Pirmkārt, no šiem nozīmīgajiem punktiem tiek iegūti vairāki nozīmīgi punkti saskaņā ar profila līkni, un no šiem nozīmīgajiem punktiem ir iegūts funkciju metrikas kopums, piemēram, attālums, leņķis utt. Jia et al. Integrālā projekcija, kas atrodas netālu no līnijas grādu kartē, ir ļoti jauna metode, lai modelētu sānu profila karti.
Izmantojot ģeometriskās pazīmes frontālās sejas atpazīšanas un apmeklējumu sistēmās, parasti tiek iegūti tādu svarīgu pazīmju punktu pozīcijas kā acis, mute un deguns, kā arī svarīgu orgānu, piemēram, acu kā klasifikācijas pazīmju, ģeometriskās formas, bet ģeometrisko pazīmju ekstrakcijas precizitāte ir bijusi precizitāte, ir bijusi precizitāte, ka ir bijusi ģeometrisko pazīmju ekstrakcijas precizitāte, ir bijusi precizitāte, bet ģeometrisko pazīmju ekstrakcijas precizitāte ir bijusi precizitāte, bet ģeometrisko pazīmju ekstrakcijas precizitāte ir bijusi precizitāte, bet ģeometrisko pazīmju ekstrakcijas precizitāte ir bijusi precizitāte, bet ģeometrisko pazīmju ekstrakcijas precizitāte ir bijusi precizitāte, bet ģeometrisko pazīmju ekstrakcijas precizitāte ir ezera, bet ģeometrisko pazīmju ekstrakcijas precizitāte kā acis kā klasifikācijas precizitāte, piemēram, acis. eksperimentāli pārbaudīts. Pētījumi, rezultāti nav optimistiski.
Deformējamo veidnes metodi var uzskatīt par ģeometriskās pazīmes metodes uzlabojumu. Tās pamatideja ir šāda: projektējiet orgānu modeli ar regulējamiem parametriem, definējiet enerģijas funkciju un samaziniet enerģijas funkciju, pielāgojot modeļa parametrus. Šajā laikā modeļa parametri ir kā orgāna ģeometriskās pazīmes.
Šīs metodes ideja ir ļoti laba, taču ir divas problēmas. Pirmkārt, dažādu enerģijas funkcijas izmaksu svēršanas koeficientus var noteikt tikai ar pieredzi, ko ir grūti veicināt. Otrs ir tas, ka enerģijas funkcijas optimizācijas process ir ļoti laikietilpīgs un ir grūti piemērojams praksē. Sejas attēlojums var sasniegt sejas ievērojamo iezīmju aprakstu, taču tas prasa daudz pirmsapstrādes un smalku parametru izvēli. Tajā pašā laikā vispārējo ģeometrisko pazīmju izmantošana apraksta tikai detaļu pamata un strukturālās attiecības, ignorējot vietējās smalkās pazīmes. Tas izraisa informācijas daļu, kas ir vairāk piemērotāka aptuvenai klasifikācijai, un esošā funkciju punktu noteikšanas tehnoloģija nebūt nav piemērota prasībām efektivitātes izteiksmē, un arī aprēķinu daudzums ir liels.