Znate li tri algoritma tehnologije posjećenosti prepoznavanja lica?

Tehnologija prisustva prepoznavanja lica prvo prikuplja informacije o licu i uspoređuje je s bazom podataka lica prilikom ulaska i izlaska iz vrata pješačkog prolaza. Ako je usporedba uspješna, vrata su otvorena. Uprava se temelji na usporedbi podataka korisnika na opremi za kontrolu pristupa pristupu prepoznavanju lica, a računalo se koristi kao pozadinsko sredstvo za obradu za u potpunosti ostvarivanje automatskog upravljanja osobljem koje ulazi i izlazi iz područja kontrole kanala, te na The The The Isto vrijeme, može se brzo i automatski generirati prema zapisu o registraciji korisnika. Zapisi o kontroli pristupa i izvješća mogu se izvoziti prema različitim uvjetima sortiranja, kao što su vrijeme koje zahtijevaju korisnici, što je prikladno za menadžere za upita zapisa, a može se koristiti i kao automatski sustav posjećenosti za interno osoblje.

Mainstream sustavi za prepoznavanje lica mogu se u osnovi klasificirati u tri kategorije, naime: metode temeljene na geometrijskim značajkama, metodama temeljenim na predlošcima i metodama temeljenim na modelima.
1. Metoda koja se temelji na geometrijskim značajkama je rana i tradicionalna metoda, a obično se treba kombinirati s drugim algoritmima kako bi se postigli bolji rezultati.
2. Metode temeljene na predlošku mogu se podijeliti na metode temeljene na podudaranju korelacije, metodama eigenface, linearnim metodama analize diskriminacije, metodama raspadanja jedinstvene vrijednosti, metodama neuronske mreže, metodama podudaranja dinamičkog povezivanja, itd.
3. Metode temeljene na modelu uključuju metode temeljene na skrivenim Markovim modelima, modelima aktivnog oblika i modelima aktivnog izgleda.
Ljudsko lice sastoji se od dijelova poput očiju, nosa, usta i brade. Upravo zbog različitih razlika u obliku, veličini i strukturi tih dijelova, svako ljudsko lice na svijetu je vrlo različito. Stoga se geometrijski opis oblika i strukturnog odnosa ovih dijelova može koristiti kao važno obilježje prisustva prepoznavanja lica.
Geometrijske značajke prvo su korištene za opisivanje i prepoznavanje profila ljudskog lica. Prvo, niz vidljivih točaka određuje se prema krivulji profila, a skup mjernih podataka za prepoznavanje kao što su udaljenost, kut itd. Izvedeni su iz ovih vidljivih točaka. Jia i sur. Integralna projekcija u blizini crte u mapi stupnja vrlo je nova metoda za simulaciju mape bočnog profila.
Korištenje geometrijskih značajki za sustave za prepoznavanje i pohađanje frontalnih lica obično izdvajaju položaje važnih značajki poput očiju, usta i nosa, te geometrijski oblici važnih organa poput očiju kao što su klasifikacijske značajke, ali točnost geometrijske vađenja značajki bila je eksperimentalno testirano. Istraživanje, rezultati nisu optimistični.
Deformabilna metoda predloška može se smatrati poboljšanjem metode geometrijske značajke. Njegova osnovna ideja je: dizajnirati model organa s podesivim parametrima, definirati energetsku funkciju i minimizirati energetsku funkciju prilagođavanjem parametara modela. U ovom su trenutku parametri modela kao geometrijske značajke organa.
Ideja ove metode je vrlo dobra, ali postoje dva problema. Jedan je da se koeficijenti ponderiranja različitih troškova u energetskoj funkciji mogu odrediti samo iskustvom, što je teško promovirati. Drugi je da je postupak optimizacije energetske funkcije vrlo dugotrajan i da se u praksi teško primjenjuje. Reprezentacija lica može postići opis vidljivih karakteristika lica, ali zahtijeva puno prethodne obrade i finog odabira parametara. Istodobno, upotreba općih geometrijskih značajki opisuje samo osnovni oblik i strukturni odnos dijelova, zanemarujući lokalne suptilne značajke. To uzrokuje gubitak dijela informacija, koji je prikladniji za grubu klasifikaciju, a postojeća tehnologija otkrivanja točke daleko je od ispunjavanja zahtjeva u smislu učinkovitosti, a količina izračuna je također velika.