იცით თუ არა სახის აღიარების დასწრების ტექნოლოგიის სამი ალგორითმი?

სახის აღიარების დასწრების ტექნოლოგია პირველ რიგში აგროვებს სახის ინფორმაციას და ადარებს მას სახის მონაცემთა ბაზას, როდესაც დამსწრე მანქანა შემოდის და გადის საცალფეხო გადასასვლელიდან. თუ შედარება წარმატებულია, გაიხსნება დამსწრე მანქანა; თუ შედარება ვერ მოხდება, დასწრების მანქანა არ გაიხსნება; მენეჯმენტი ემყარება მომხმარებლის მონაცემების შედარებას სახის აღიარების დასწრების წვდომის კონტროლის მოწყობილობებზე, ხოლო კომპიუტერი გამოიყენება როგორც ფონის დამუშავების ინსტრუმენტი, რათა სრულად გააცნობიეროს პერსონალის ავტომატური მენეჯმენტი, რომელიც შედის და არხის კონტროლის არეალში შესვლის და გასასვლელად. ამავდროულად, მომხმარებლის რეგისტრაციის ჩანაწერების თანახმად, მას შეუძლია სწრაფად და ავტომატურად წარმოქმნას წვდომის კონტროლის ჩანაწერების ანგარიშები, რომელთა ექსპორტზე შესაძლებელია სხვადასხვა დახარისხების პირობების შესაბამისად, რაც მენეჯერებისთვის მოსახერხებელია ჩანაწერების შეკითხვისთვის და ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც შიდა პერსონალის ავტომატური დასწრების სისტემა.

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 ალგორითმებთან შერწყმა, რომ უკეთესი შედეგი ჰქონდეს;
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.
გეომეტრიაზე დაფუძნებული მეთოდები
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 აღწერასა და აღიარებაში. პირველ რიგში, მრავალი თვალსაჩინო წერტილი განისაზღვრა პროფილის მრუდის მიხედვით, ხოლო ამოცნობისთვის, როგორიცაა დისტანცია და კუთხე, მახასიათებლების მეტრიკის ერთობლიობა, ამ თვალსაჩინო წერტილებიდან იქნა მიღებული. ძალიან ინოვაციური მეთოდია, რომ ჯია და სხვ. გვერდითი პროფილის სურათის სიმულაცია ინტეგრალური პროექციით, ხაზის მახლობლად, ფრონტალური ნაცრისფერი გამოსახულების მახლობლად.
Frontal სახის აღიარების დასწრების სისტემისთვის გეომეტრიული მახასიათებლების გამოყენება ზოგადად ასახავს ისეთი მნიშვნელოვანი მახასიათებლის წერტილების პოზიციებს, როგორიცაა თვალები, პირი და ცხვირი და მნიშვნელოვანი ორგანოების გეომეტრიული ფორმები, როგორიცაა თვალები, როგორც კლასიფიკაციის მახასიათებლები, მაგრამ გეომეტრიული მახასიათებლების ექსტრაქციის შესრულება შემოწმებულია ექსპერიმენტულად. კვლევა, შედეგები არ არის ოპტიმისტური.
დეფორმირებული შაბლონის მეთოდი შეიძლება ჩაითვალოს გეომეტრიული მახასიათებლის მეთოდის გაუმჯობესება. მისი ძირითადი იდეაა ორგანოს მოდელის შემუშავება რეგულირებადი პარამეტრებით (ანუ დეფორმირებული შაბლონი), განსაზღვრეთ ენერგიის ფუნქცია და შეამცირონ ენერგიის ფუნქცია მოდელის პარამეტრების რეგულირებით. ამ დროისთვის მოდელის პარამეტრები გამოიყენება, როგორც ორგანოს გეომეტრიული თვისებები.
ამ მეთოდის იდეა ძალიან კარგია, მაგრამ ორი პრობლემაა. ერთი ის არის, რომ ენერგეტიკული ფუნქციის სხვადასხვა ხარჯების შეწონილი კოეფიციენტები შეიძლება მხოლოდ ემპირიულად განისაზღვროს, რაც რთულია პოპულარიზაცია. სხვა ის არის, რომ ენერგეტიკული ფუნქციის ოპტიმიზაციის პროცესი ძალიან შრომატევადი და რთულია პრაქტიკაში გამოყენება. პარამეტრზე დაფუძნებული სახის წარმომადგენლობას შეუძლია მიაღწიოს სახის თვალსაჩინო მახასიათებლების აღწერას, მაგრამ მას მოითხოვს ბევრი წინასწარი დამუშავების და შესანიშნავი პარამეტრის შერჩევა. ამავდროულად, ზოგადი გეომეტრიული მახასიათებლების გამოყენება მხოლოდ აღწერს კომპონენტების ძირითად ფორმასა და სტრუქტურულ ურთიერთობას, ადგილობრივი დახვეწილი მახასიათებლების უგულებელყოფას, რაც იწვევს ინფორმაციის ნაწილის დაკარგვას, რაც უფრო შესაფერისია უხეში კლასიფიკაციისთვის