იცით თუ არა სახის აღიარების დასწრების ტექნოლოგიის სამი ალგორითმი?

სახის აღიარების დასწრების ტექნოლოგია პირველ რიგში აგროვებს სახის ინფორმაციას და ადარებს მას სახის მონაცემთა ბაზას საცალფეხო გადასასვლელის კარიბჭის შესვლისას და გასვლისას. თუ შედარება წარმატებულია, კარიბჭე იხსნება. მენეჯმენტი ემყარება მომხმარებლის მონაცემთა შედარებას სახის აღიარების დასწრების წვდომის კონტროლის მოწყობილობებზე, ხოლო კომპიუტერი გამოიყენება როგორც ფონის დამუშავების ინსტრუმენტი, რათა სრულად გააცნობიეროს პერსონალის ავტომატური მენეჯმენტი არხის კონტროლის არეალში შესვლის და გასასვლელად. ამავე დროს, ის შეიძლება სწრაფად და ავტომატურად წარმოიქმნას მომხმარებლის რეგისტრაციის ჩანაწერის მიხედვით. წვდომის კონტროლის ჩანაწერები და ანგარიშების ექსპორტი შესაძლებელია სხვადასხვა დახარისხების პირობების შესაბამისად, როგორიცაა მომხმარებლების მიერ საჭირო დრო, რაც მენეჯერებისთვის მოსახერხებელია ჩანაწერების შეკითხვისთვის, ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ავტომატური დასწრების სისტემა შიდა პერსონალისთვის.

სახის ძირითადი აღიარების დასწრების სისტემები, ძირითადად, შეიძლება კლასიფიცირდეს სამ კატეგორიად, კერძოდ: გეომეტრიულ მახასიათებლებზე დაყრდნობით, მეთოდები, შაბლონებზე და მეთოდებზე დაფუძნებული მეთოდები.
1. გეომეტრიულ მახასიათებლებზე დაფუძნებული მეთოდი ადრეული და ტრადიციული მეთოდია და, როგორც წესი, საჭიროა სხვა ალგორითმების შერწყმა უკეთესი შედეგის მისაღწევად.
2. შაბლონზე დაფუძნებული მეთოდები შეიძლება დაიყოს მეთოდებად, კორელაციის შესატყვისად, eigenface მეთოდების, ხაზოვანი დისკრიმინაციული ანალიზის მეთოდების, სინგულარული მნიშვნელობის დაშლის მეთოდების, ნერვული ქსელის მეთოდების, დინამიური კავშირის შესატყვისი მეთოდების საფუძველზე და ა.შ.
3. მოდელზე დაფუძნებული მეთოდები მოიცავს მეთოდებს, რომლებიც დაფუძნებულია ფარული მარკოვის მოდელებზე, აქტიური ფორმის მოდელებზე და აქტიური გარეგნობის მოდელებზე.
ადამიანის სახე შედგება ისეთი ნაწილებისგან, როგორიცაა თვალები, ცხვირი, პირი და ნიკაპი. ეს სწორედ ამ ნაწილების ფორმის, ზომისა და სტრუქტურის სხვადასხვა განსხვავებების გამო ხდება, რომ მსოფლიოში ყველა ადამიანის სახე ძალიან განსხვავებულია. ამრიგად, ამ ნაწილების ფორმისა და სტრუქტურული ურთიერთობის გეომეტრიული აღწერა შეიძლება გამოყენებულ იქნას, როგორც სახის აღიარების დასწრების მნიშვნელოვანი თვისება.
გეომეტრიული თვისებები პირველად გამოიყენეს ადამიანის სახის პროფილის აღწერისა და ამოცნობისთვის. პირველ რიგში, არაერთი მნიშვნელოვანი წერტილი განისაზღვრება პროფილის მრუდის მიხედვით, ხოლო მახასიათებლების მეტრიკის ერთობლიობა, როგორიცაა მანძილი, კუთხე და ა.შ., ამ თვალსაჩინო წერტილებიდან გამომდინარეობს. Jia et al. ინტეგრალური პროექცია ხაზის მახლობლად ხარისხის რუქაზე არის ძალიან ახალი მეთოდი გვერდითი პროფილის რუქის სიმულაციისთვის.
გეომეტრიული მახასიათებლების გამოყენება შუბლის სახის ამოცნობისა და დასწრების სისტემებისთვის, ზოგადად, ამონაწერი მნიშვნელოვანი მახასიათებლების წერტილების პოზიციებზე, როგორიცაა თვალები, პირი და ცხვირი და მნიშვნელოვანი ორგანოების გეომეტრიული ფორმები, როგორიცაა თვალები, როგორც კლასიფიკაციის მახასიათებლები, მაგრამ გეომეტრიული მახასიათებლების ექსტრაქციის სიზუსტე იყო ექსპერიმენტულად ტესტირება. კვლევა, შედეგები არ არის ოპტიმისტური.
დეფორმირებული შაბლონის მეთოდი შეიძლება ჩაითვალოს გეომეტრიული მახასიათებლის მეთოდის გაუმჯობესება. მისი ძირითადი იდეაა: შეიმუშავეთ ორგანოს მოდელი რეგულირებადი პარამეტრებით, განსაზღვრეთ ენერგიის ფუნქცია და შეამცირეთ ენერგიის ფუნქცია მოდელის პარამეტრების რეგულირებით. ამ დროს, მოდელის პარამეტრები ორგანოს გეომეტრიული თვისებებია.
ამ მეთოდის იდეა ძალიან კარგია, მაგრამ ორი პრობლემაა. ერთი ის არის, რომ ენერგეტიკული ფუნქციის სხვადასხვა ხარჯების შეწონილი კოეფიციენტები შეიძლება განისაზღვროს მხოლოდ გამოცდილებით, რაც ძნელია მისი პოპულარიზაცია. სხვა ის არის, რომ ენერგეტიკული ფუნქციის ოპტიმიზაციის პროცესი ძალიან შრომატევადი და რთულია პრაქტიკაში გამოყენება. სახის წარმომადგენლობას შეუძლია მიაღწიოს სახის თვალსაჩინო მახასიათებლების აღწერას, მაგრამ მას მოითხოვს ბევრი წინასწარი დამუშავების და შესანიშნავი პარამეტრის შერჩევა. ამავდროულად, ზოგადი გეომეტრიული მახასიათებლების გამოყენება მხოლოდ ნაწილების ძირითადი ფორმასა და სტრუქტურულ ურთიერთობას აღწერს, ადგილობრივი დახვეწილი მახასიათებლების უგულებელყოფას. ეს იწვევს ინფორმაციის ნაწილის დაკარგვას, რაც უფრო შესაფერისია უხეში კლასიფიკაციისთვის, ხოლო არსებული მახასიათებლის წერტილის გამოვლენის ტექნოლოგია შორს არის ეფექტურობის თვალსაზრისით მოთხოვნების დაკმაყოფილება, ხოლო გაანგარიშების რაოდენობა ასევე დიდია.