Kas teate kolme näotuvastuse külastamistehnoloogia algoritmi?

Näotuvastuse külastamistehnoloogia kogub kõigepealt näo teavet ja võrdleb seda näo andmebaasiga, kui külastamismasin siseneb ja väljub jalakäijate vahekäigust. Kui võrdlus on edukas, avaneb käimismasin; Kui võrdlus ebaõnnestub, ei avane külastamismasin; Juhtkond põhineb kasutaja andmevõllumisel näotuvastuses osalemise juurdepääsu juhtimisseadmetes ja arvuti kasutatakse tausttöötlemisvahendina, et mõista täielikult kanali juhtimisala siseneva ja väljumise töötajate automaatset haldamist. Samal ajal saab kasutaja registreerimisdokumentide kohaselt kiiresti ja automaatselt genereerida juurdepääsukontrolli kirjete aruandeid, mida saab eksportida erinevate sorteerimistingimuste, näiteks aja järgi, mis on juhtidel mugav kirjete päringutele ja mida saab kasutada ka nagu Sisemiste töötajate automaatne külastamissüsteem.

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 saamiseks 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.
Geomeetriapõhised meetodid
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.
Geomeetrilisi tunnuseid kasutati kõigepealt inimese näo profiili kirjelduses ja äratundmisel. Esiteks määrati profiili kõvera järgi mitmed silmapaistvad punktid ja neist silmapaistvatest punktidest tuletati tunnustusmõõdikute komplekt, näiteks kaugus ja nurk. See on väga uuenduslik meetod, et Jia jt. Simuleerige külgprofiilipilti integreeritud projektsiooni abil eesmise halli pildi joone lähedal.
Geomeetriliste tunnuste kasutamine eesmise näotuvastuses osalemise süsteemiks kaevandab üldiselt oluliste funktsioonipunktide, näiteks silmade, suu ja nina ning oluliste elundite geomeetriliste kujundite positsioonid, näiteks silmad kui klassifitseerimisfunktsioonid, kuid geomeetrilise funktsiooni ekstraheerimise jõudlust on testitud eksperimentaalselt. Teadusuuringud, tulemused pole optimistlikud.
Deformeeruvat malli meetodit võib pidada geomeetrilise funktsiooni meetodi parandamiseks. Selle põhiidee on kujundada reguleeritavate parameetritega elundimudel (see tähendab deformeeruv mall), määratleda energiafunktsioon ja minimeerida energiafunktsioon, reguleerides mudeli parameetreid. Sel ajal kasutatakse mudeli parameetreid elundi geomeetriliste tunnustena.
Selle meetodi idee on väga hea, kuid probleeme on kaks. Üks on see, et energiafunktsiooni erinevate kulude kaalukoefitsiente saab määrata ainult empiiriliselt, mida on keeruline populariseerida. Teine on see, et energiafunktsiooni optimeerimisprotsess on väga aeganõudev ja seda on praktikas keeruline rakendada. Parameetripõhine näo esitus võib saavutada näo silmapaistvate tunnuste kirjelduse, kuid see nõuab palju eeltöötlemise ja peene parameetrite valikut. Samal ajal kirjeldab üldiste geomeetriliste tunnuste kasutamine ainult komponentide põhikuju ja struktuurilist suhet, ignoreerides kohalikke peeneid omadusi, mille tulemuseks on osa teabe kadumine, mis sobib paremini töötlemata klassifitseerimiseks