האם אתה מכיר את שלושת האלגוריתמים של טכנולוגיית הנוכחות לזיהוי פנים?

טכנולוגיית נוכחות זיהוי הפנים אוספת תחילה מידע פנים, ומשווה אותו למסד הנתונים של הפנים בעת כניסה ויוצאת משער מעבר הולכי הרגל. אם ההשוואה מצליחה, השער נפתח. ההנהלה מבוססת על השוואת הנתונים של המשתמש בציוד לבקרת גישה לזיהוי זיהוי פנים, והמחשב משמש ככלי עיבוד הרקע למימוש מלא בניהול האוטומטי של אנשי הכניסה ויציאה מאזור בקרת הערוץ, וב- באותו זמן, ניתן לייצר אותו במהירות ובאוטומטית בהתאם לרשומת רישום המשתמש. ניתן לייצא רשומות ודוחות בקרת גישה לפי תנאי מיון שונים כמו זמן הנדרש על ידי משתמשים, הנוחים למנהלים לשאילת רשומות, ויכולים לשמש גם כמערכת נוכחות אוטומטית לצוות הפנימי.

ניתן לסווג בעצם את מערכות נוכחות זיהוי הפנים המרכזיות לשלוש קטגוריות, כלומר: שיטות המבוססות על תכונות גיאומטריות, שיטות המבוססות על תבניות ושיטות המבוססות על דגמים.
1. השיטה המבוססת על תכונות גיאומטריות היא שיטה מוקדמת ומסורתית, ולרוב יש לשלב אותה עם אלגוריתמים אחרים כדי להשיג תוצאות טובות יותר.
2. ניתן לחלק שיטות מבוססות תבנית לשיטות המבוססות על התאמת מתאם, שיטות עצמיות, שיטות ניתוח מפלות ליניאריות, שיטות פירוק ערך יחיד, שיטות רשת עצביות, שיטות התאמה לחיבור דינאמי וכו '.
3. שיטות מבוססות מודל כוללות שיטות המבוססות על דגמי מרקוב מוסתרים, דגמי צורה פעילים ומודלים של מראה פעיל.
הפנים האנושיות מורכבות מחלקים כמו עיניים, אף, פה וסנטר. זה בדיוק בגלל ההבדלים השונים בצורתו, בגודל ובמבנה של חלקים אלה שכל פנים אנושיות בעולם שונה מאוד. לפיכך, התיאור הגיאומטרי של הצורה והקשר המבני של חלקים אלה, יכול לשמש כתכונה חשובה של נוכחות זיהוי פנים.
תכונות גיאומטריות שימשו לראשונה לתיאור והכרת הפרופיל של הפנים האנושיות. ראשית, מספר נקודות בולטות נקבעות על פי עקומת הפרופיל, ומערכת מדדי תכונות לזיהוי כמו מרחק, זווית וכו 'נגזרת מנקודות בולטות אלה. Jia et al. ההקרנה האינטגרלית בסמוך לקו במפת התואר היא שיטה חדשה מאוד לדמות מפת הפרופיל הצדדי.
שימוש בתכונות גיאומטריות למערכות זיהוי פנים ופנים קדמיות בדרך כלל מחלצים את המיקומים של נקודות תכונה חשובות כמו עיניים, פה ואף, והצורות הגיאומטריות של איברים חשובים כמו עיניים כתכונות סיווג, אך דיוק מיצוי תכונות גיאומטריות נבדק בניסוי. מחקר, התוצאות אינן אופטימיות.
ניתן לראות בשיטת התבנית המעוותת כשיפור בשיטת התכונה הגיאומטרית. הרעיון הבסיסי שלו הוא: תכנן מודל איברים עם פרמטרים מתכווננים, הגדר פונקציית אנרגיה, ולמזער את פונקציית האנרגיה על ידי התאמת פרמטרי הדגם. בשלב זה, פרמטרי הדגם הם כתכונות הגיאומטריות של האיבר.
הרעיון של שיטה זו טוב מאוד, אך יש שתי בעיות. האחת היא שמקדמי הניפוח של עלויות שונות בתפקוד האנרגיה ניתן לקבוע רק על ידי ניסיון, שקשה לקידום. השני הוא שתהליך אופטימיזציה של פונקציות האנרגיה הוא זמן רב וקשה ליישום בפועל. ייצוג פנים יכול להשיג תיאור של התכונות הבולטות של הפנים, אך הוא דורש הרבה עיבוד מקדים ובחירת פרמטרים עדינה. במקביל, השימוש בתכונות גיאומטריות כלליות מתאר רק את הצורה הבסיסית ואת הקשר המבני של חלקים, תוך התעלמות מתכונות עדינות מקומיות. זה גורם לאובדן חלק מהמידע, המתאים יותר לסיווג גס, וטכנולוגיית גילוי נקודת התכונה הקיימת רחוקה מלהעמוד בדרישות מבחינת היעילות, וכמות החישוב גדולה גם היא.