Coneixeu els tres algoritmes de tecnologia d’assistència al reconeixement facial?

La tecnologia d’assistència al reconeixement facial recopila primer informació i la compara amb la base de dades facial quan s’introdueix i surt de la porta del passatge per a vianants. Si la comparació té èxit, la porta s’obre. La gestió es basa en la comparació de dades de l’usuari dels equips de control d’accés a l’assistència de reconeixement facial i l’ordinador s’utilitza com a eina de processament de fons per realitzar plenament la gestió automàtica del personal que entra i surt de l’àrea de control del canal i a la El mateix temps, es pot generar ràpidament i automàticament segons el registre de registre de l'usuari. Els registres i informes de control d’accés es poden exportar segons diverses condicions d’ordenació, com ara el temps requerit pels usuaris, cosa que és convenient per als gestors per consultar els registres i també es poden utilitzar com a sistema d’assistència automàtica per al personal intern.

Els sistemes d’assistència de reconeixement facial principal es poden classificar bàsicament en tres categories, a saber: mètodes basats en funcions geomètriques, mètodes basats en plantilles i mètodes basats en models.
1. El mètode basat en característiques geomètriques és un mètode precoç i tradicional, i normalment s’ha de combinar amb altres algoritmes per obtenir millors resultats.
2. Els mètodes basats en plantilles es poden dividir en mètodes basats en la concordança de correlació, els mètodes eigenface, els mètodes d’anàlisi discriminants lineals, els mètodes de descomposició de valor singulars, els mètodes de xarxa neuronals, els mètodes de concordança de connexió dinàmica, etc.
3. Els mètodes basats en el model inclouen mètodes basats en models de Markov ocults, models de forma activa i models d'aspecte actiu.
La cara humana està composta per parts com els ulls, el nas, la boca i la barbeta. Precisament a causa de les diverses diferències en la forma, la mida i l'estructura d'aquestes parts que cada cara humana del món és molt diferent. Per tant, la descripció geomètrica de la forma i la relació estructural d’aquestes parts es pot utilitzar com a característica important de l’assistència al reconeixement facial.
Les característiques geomètriques es van utilitzar per descriure i reconèixer el perfil de la cara humana. En primer lloc, es determinen diversos punts destacats segons la corba del perfil i es deriven un conjunt de mètriques de característiques per al reconeixement com la distància, l’angle, etc., es deriven d’aquests punts destacats. Jia et al. La projecció integral a prop de la línia del mapa de grau és un mètode molt nou per simular el mapa del perfil lateral.
L'ús de característiques geomètriques per al reconeixement de la cara frontal i els sistemes d'assistència generalment extreuen les posicions d'importants punts com els ulls, la boca i el nas, i les formes geomètriques d'òrgans importants com els ulls com a característiques de classificació, però la precisió de l'extracció de funcions geomètriques ha estat provat experimentalment. Investigació, els resultats no són optimistes.
El mètode de plantilla deformable es pot considerar com una millora del mètode de la característica geomètrica. La seva idea bàsica és: dissenyar un model d’òrgans amb paràmetres regulables, definir una funció energètica i minimitzar la funció energètica ajustant els paràmetres del model. En aquest moment, els paràmetres del model són les característiques geomètriques de l’òrgan.
La idea d’aquest mètode és molt bona, però hi ha dos problemes. Un és que els coeficients de ponderació de diversos costos en la funció energètica només es poden determinar per experiència, difícil de promoure. L’altra és que el procés d’optimització de la funció energètica requereix molt de temps i és difícil d’aplicar a la pràctica. La representació de la cara pot aconseguir una descripció de les característiques destacades de la cara, però requereix molta selecció de paràmetres de pre-processament i de paràmetres fins. Al mateix temps, l’ús de característiques geomètriques generals només descriu la forma bàsica i la relació estructural de les parts, ignorant les característiques subtils locals. Provoca la pèrdua de la informació, que és més adequada per a la classificació aproximada, i la tecnologia de detecció de punts existents està lluny de complir els requisits en termes d’eficiència i la quantitat de càlcul també és gran.