Üz tanıma davamiyyət texnologiyasının üç alqoritmini bilirsinizmi?

Üz tanıma davamiyyət texnologiyası əvvəlcə üz məlumatlarını toplayır və piyada keçidinin qapısının qapısı daxilində və çıxarkən üz bazası ilə müqayisə edir. Müqayisə uğurlu olarsa, qapı açılır. Rəhbərlik istifadəçinin üz tanınma iştirakına giriş imkanı avadanlıqlarında istifadəçinin məlumatlarının müqayisəsinə əsaslanır və kompüter, kanal nəzarət sahəsinə daxil olan və daxilində olan personalın avtomatik idarə olunmasını tam həyata keçirmək üçün fon emalı vasitəsi kimi istifadə olunur və Eyni zamanda, istifadəçi qeydiyyatı qeydinə görə tez və avtomatik olaraq yaradıla bilər. Giriş nəzarət qeydləri və hesabatları, idarəçilərin qeydlərini sorğu etmək üçün əlverişli olan istifadəçilər tərəfindən tələb olunan zaman kimi müxtəlif çeşidləmə şərtlərinə görə ixrac edilə bilər və daxili heyət üçün avtomatik iş sistemi kimi istifadə edilə bilər.

Əsas üzü tanıma davamiyyət sistemləri əsasən üç kateqoriyaya, yəni üç kateqoriyaya təsnif edilə bilər: həndəsi xüsusiyyətlərə əsaslanan üsullar, modellərə əsaslanan şablonlara və metodlara əsaslanan metodlara əsaslanan metodlar.
1. Həndəsi xüsusiyyətlərə əsaslanan metod erkən və ənənəvi bir üsuldur və ümumiyyətlə daha yaxşı nəticələr əldə etmək üçün digər alqoritmlərlə birləşdirilməlidir.
2. Şablon əsaslı metodlar, korrelyasiya uyğunluğu, eigenface metodları, xətti ayrıseçkilik analiz metodları, tək dəyər parçalanması metodları, sinir şəbəkə metodları, dinamik əlaqə uyğunluğu metodları və s.
3. Model əsaslı metodlara gizli Markov modellərinə, aktiv forma modellərinə və aktiv görünüş modellərinə əsaslanan metodlar daxildir.
İnsan üzü gözlər, burun, ağız və çənə kimi hissələrdən ibarətdir. Dünyadakı hər bir insanın hər bir insanın çox fərqli olduğu bu hissələrin forma, ölçüsü və quruluşundakı müxtəlif fərqlər səbəbindən dəqiqdir. Buna görə, bu hissələrin forma və struktur əlaqəsinin həndəsi təsviri, üz tanınma iştirakının vacib bir xüsusiyyəti kimi istifadə edilə bilər.
Həndəsi xüsusiyyətlər əvvəlcə insan üzünün profilini təsvir etmək və tanımaq üçün istifadə olunurdu. Birincisi, bir sıra laqeyd məqamlar profil əyrisinə görə müəyyən edilir və məsafə, bucaq və s. Kimi tanınma üçün bir sıra ölçümlər bu cəsarətli nöqtələrdən əldə edilir. Jia et al. Dərəcə xəritədəki xəttin yaxınlığında inteqral proyeksiya, yan profil xəritəsini simulyasiya etmək üçün çox roman bir üsuldur.
Frontal Üz tanınması və iştirak sistemləri üçün həndəsi xüsusiyyətlərdən istifadə etmək, ümumiyyətlə, gözlər, ağız və burun kimi vacib xüsusiyyət nöqtələrinin mövqelərini və təsnifat xüsusiyyətləri kimi vacib orqanların həndəsi formaları və həndəsi xüsusiyyət hasilatının dəqiqliyi olmuşdur eksperimental olaraq sınanmışdır. Tədqiqat, nəticələr nikbin deyil.
Deformasiya olunan şablon metodu həndəsi xüsusiyyət metodunun yaxşılaşdırılması kimi qəbul edilə bilər. Onun əsas fikri: tənzimlənən parametrləri olan bir orqan modelini dizayn edin, bir enerji funksiyasını təyin edin və model parametrlərini tənzimləyərək enerji funksiyasını minimuma endirin. Bu zaman model parametrləri orqanın həndəsi xüsusiyyətləri kimidir.
Bu metodun ideyası çox yaxşıdır, amma iki problem var. Biri budur ki, enerji funksiyasında müxtəlif xərclərin çəki əmsalları yalnız təcrübə etmək çətin olan təcrübə ilə müəyyən edilə bilər. Digəri, enerji funksiyasının optimallaşdırılması prosesinin çox vaxt aparılması və praktikada tətbiq etmək çətindir. Üz nümayəndəliyi üzün tam xüsusiyyətlərinin təsvirinə nail ola bilər, ancaq çox işləmə və incə parametr seçimi tələb edir. Eyni zamanda, ümumi həndəsi xüsusiyyətlərin istifadəsi yalnız yerli incə xüsusiyyətlərə məhəl qoymadan hissələrin əsas forma və struktur əlaqələrini təsvir edir. Kobud təsnifat üçün daha uyğun olan məlumatların bir hissəsinin itkisinə səbəb olur və mövcud xüsusiyyət nöqtəsi aşkarlama texnologiyası səmərəliliyi baxımından tələblər və hesablama miqdarı da böyükdür.