Kas teate kolme näotuvastuse külastamistehnoloogia algoritmi?

Näotuvastuse külastamistehnoloogia kogub kõigepealt näo teavet ja võrdleb seda jalakäijate lõigu värava sisenemisel ja väljumisel näo andmebaasiga. Kui võrdlus on edukas, avatakse värav. Juhtkond põhineb kasutaja andmevõllumisel näotuvastuses osalemise juurdepääsu juhtimisseadmetes ning arvuti kasutatakse tausttöötlemisvahendina, et täielikuks realiseerimiseks kanalite juhtimisalale siseneva ja väljuva töötajate automaatse haldamise täielikuks mõistmiseks ning väljumiseks ning väljumiseks ning väljudes ning väljudes Samal ajal saab seda kiiresti ja automaatselt genereerida vastavalt kasutaja registreerimisdokumendile. Juurdepääsukontrolli kirjeid ja aruandeid saab eksportida vastavalt mitmesugustele sorteerimistingimustele, näiteks kasutajate nõutavatele ajale, mis on halduritele mugav kirjete päringutele, ja mida saab kasutada ka sisemiste töötajate automaatse külastamissüsteemina.

Peavoolu näotuvastussüsteemid võivad põhimõtteliselt jagada kolme kategooriasse, nimelt: meetodid, mis põhinevad geomeetrilistel omadustel, meetodid, mis põhinevad mudelitel põhinevad mallidel ja meetodid.
1. Geomeetrilistel tunnustel põhinev meetod on varajane ja traditsiooniline meetod ning paremate tulemuste saavutamiseks tuleb see tavaliselt kombineerida teiste algoritmidega.
2. Mallipõhised meetodid saab jagada meetoditeks korrelatsiooni sobitamise, Eigenface meetodite, lineaarsete diskrimineerivate analüüsimeetodite, ainsuse väärtuse lagunemismeetodite, närvivõrgu meetodite, dünaamiliste ühenduse sobitamise meetodite jms põhjal.
3. Mudelipõhised meetodid hõlmavad peidetud Markovi mudelitel põhinevaid meetodeid, aktiivse kuju ja aktiivse välimuse mudeleid.
Inimese nägu koosneb sellistest osadest nagu silmad, nina, suu ja lõug. Just nende osade kuju, suuruse ja struktuuri erinevate erinevuste tõttu on iga inimese nägu maailmas väga erinev. Seetõttu saab nende osade kuju ja struktuurilise seose geomeetrilist kirjeldust kasutada näotuvastuse oluliseks tunnuseks.
Esmalt kasutati geomeetrilisi omadusi inimese näo profiili kirjeldamiseks ja äratundmiseks. Esiteks määratakse profiili kõvera järgi mitmed silmapaistvad punktid ja nendest silmapaistvatest punktidest tuletatakse tunnustusmõõdikute komplekt, nagu vahemaa, nurk jne. Jia jt. Kraadikaardi joone lähedal olev integreeritud projektsioon on väga uudne meetod külgprofiili kaardi simuleerimiseks.
Geomeetriliste tunnuste kasutamine esiosa tuvastamiseks ja käimissüsteemide jaoks kaevandab üldiselt oluliste funktsioonipunktide, näiteks silmade, suu ja nina, ning oluliste elundite geomeetriliste kujundite, näiteks silmade kui klassifitseerimise tunnuste geomeetrilisi kujusid, kuid geomeetriliste funktsioonide ekstraheerimise täpsus on olnud eksperimentaalselt testitud. Teadusuuringud, tulemused pole optimistlikud.
Deformeeruvat malli meetodit võib pidada geomeetrilise funktsiooni meetodi parandamiseks. Selle põhiidee on järgmine: kujundage reguleeritavate parameetritega elundimudel, määratlege energiafunktsioon ja minimeerige energiafunktsioon, reguleerides mudeli parameetreid. Sel ajal on mudeli parameetrid elundi geomeetrilised omadused.
Selle meetodi idee on väga hea, kuid probleeme on kaks. Üks on see, et energiafunktsiooni erinevate kulude kaalukoefitsiente saab määrata ainult kogemuste abil, mida on keeruline reklaamida. Teine on see, et energiafunktsiooni optimeerimise protsess on väga aeganõudev ja seda on praktikas keeruline rakendada. Näo esitus võib saavutada näo silmapaistvate tunnuste kirjelduse, kuid see nõuab palju eeltöötlemist ja peene parameetrite valikut. Samal ajal kirjeldab üldiste geomeetriliste tunnuste kasutamine ainult osade põhikuju ja struktuurilisi suhteid, ignoreerides kohalikke peeneid omadusi. See põhjustab osa teabe kadumist, mis on sobivam töötlemata klassifitseerimiseks, ja olemasolev funktsioonipunkti tuvastamise tehnoloogia ei vasta tõhususe osas nõuetele kaugeltki ning ka arvutuste arv on suur.