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 la màquina d’assistència entra i surt del passatge per a vianants. Si la comparació té èxit, la màquina d’assistència s’obrirà; Si la comparació falla, la màquina d’assistència no s’obrirà; La gestió es basa en la comparació de dades de l’usuari en els equips de control d’accés d’assistència al 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. Al mateix temps, segons els registres de registre de l'usuari, pot generar i automàticament els informes de registre de control d'accés que es poden exportar segons diverses condicions d'ordenació com el temps, cosa que és convenient per als gestors a consultar els registres i també es poden utilitzar com a un 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 tenir 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.
Mètodes basats en geometria
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 primera vegada en la descripció i el reconeixement del perfil de la cara humana. Primer, es van determinar diversos punts destacats segons la corba del perfil i es van derivar un conjunt de mètriques de característiques per al reconeixement, com la distància i l’angle, es van derivar d’aquests punts destacats. És un mètode molt innovador que Jia et al. Simula la imatge del perfil lateral mitjançant la projecció integral a prop de la línia de la imatge grisa frontal.
L'ús de característiques geomètriques per al sistema d'assistència al reconeixement de la cara frontal genera generalment 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 s'ha provat el rendiment de l'extracció de funcions geomètriques 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 (és a dir, una plantilla deformable), definir una funció energètica i minimitzar la funció energètica ajustant els paràmetres del model. Els paràmetres del model en aquest moment s’utilitzen com a 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 empíricament, cosa que és difícil de popularitzar. 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 basada en els paràmetres 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 dels components, ignorant les característiques subtils locals, donant lloc a la pèrdua de part de la informació, més adequada per a una classificació aproximada