Üz tanıma davamiyyət texnologiyasının üç alqoritmini bilirsinizmi?

Üz tanıma davamiyyət texnologiyası ilk növbədə üz məlumatlarını toplayır və iştirak maşını piyada keçid yoluna girdikdə və çıxarkən üz bazası ilə müqayisə edir. Müqayisə uğurlu olarsa, iştirak maşını açılacaq; Müqayisə uğursuz olarsa, iştirak maşını açılmayacaq; Rəhbərlik, istifadəçinin üz tanıma davamiyyətinə giriş idarəetmə cihazlarında istifadəçinin məlumatlarının müqayisəsinə əsaslanır və kompüter, kanal nəzarət sahəsinin daxilində və çıxan kadrların avtomatik idarə olunmasını tam şəkildə həyata keçirmək üçün fon emalı vasitəsi kimi istifadə olunur. Eyni zamanda, istifadəçi qeydiyyatı qeydlərinə görə, idarəçilərin qeydlərini sorğu etmək üçün rahat olan zaman kimi müxtəlif çeşidləmə şərtlərinə görə ixrac edilə bilən və avtomatik olaraq istifadə edilə bilən giriş nəzarət rekord hesabatlarını tez və avtomatik olaraq istifadə edə bilər daxili heyət üçün avtomatik bir iştirak sistemi.

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 nəticələrə sahib olmaq üçün digər alqoritmlərlə birləşdirilməsi lazımdır;
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.
Həndəsə əsaslı metodlar
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 insanın üzünün profilinin təsvirində və tanınmasında istifadə edilmişdir. Birincisi, profil əyrisinə görə bir sıra tam təsirli məqamlar və məsafə və bucaq kimi tanınması üçün bir sıra ölçümlər dəsti bu şiddətli nöqtələrdən əldə edilmişdir. Jia et al olan çox yenilikçi bir üsuldur. Frontal boz görüntünün xətti yaxınlığında inteqral proyeksiya ilə yan profil şəkli simulyasiya edin.
Frontal Üz tanıma davamiyyət sistemi üçün həndəsi xüsusiyyətlərdən istifadə etmək, gözlər, ağız və burun kimi vacib xüsusiyyət nöqtələrinin mövqelərini, lakin təsnifat xüsusiyyətləri kimi vacib orqanların həndəsi formaları və həndəsi xüsusiyyət hasilatının performansı sınanmışdır eksperimental olaraq. Tədqiqat, nəticələr nikbin deyil.
Deformasiya olunan şablon metodu həndəsi xüsusiyyət metodunun yaxşılaşdırılması kimi qəbul edilə bilər. Onun əsas ideyası tənzimlənən parametrlər (yəni deformasiya edilmiş şablon), bir enerji funksiyasını təyin etmək və model parametrlərini tənzimləməklə enerji funksiyasını minimuma endirməkdir. Bu zaman model parametrləri orqanın həndəsi xüsusiyyətləri kimi istifadə olunur.
Bu metodun ideyası çox yaxşıdır, amma iki problem var. Biri budur ki, enerji funksiyasında müxtəlif xərclərin ağırlıq əmsalları yalnız empirik olaraq müəyyən edilə bilər, bu da populyarlaşan çətindir. Digəri budur ki, enerji funksiyasının optimallaşdırılması prosesi çox vaxt aparır və praktikada tətbiq etmək çətindir. Parametr əsaslı üz nümayəndəliyi üzün tam xüsusiyyətlərinin təsvirinə nail ola bilər, lakin çox işləmə və incə parametr seçimi tələb edir. Eyni zamanda, ümumi həndəsi xüsusiyyətlərin istifadəsi yalnız kobud təsnifatı üçün daha uyğun olan məlumatların bir hissəsinin itirilməsi ilə nəticələnən, yerli incə xüsusiyyətlərə məhəl qoymadan, komponentlərin əsas forma və struktur əlaqəsini təsvir edir