Þekkir þú þrjár reiknirit andlitsþekkingartækni?

Aðsóknartækni andlitsþekkingar safnar fyrst upplýsingum um andlit og ber það saman við andlitsgagnagrunninn þegar farið er inn og farið út um hlið gangandi vegfarenda. Ef samanburðurinn tekst vel er hliðið opnað. Stjórnunin er byggð á gagnasamanburði notandans á aðgangsstýringarbúnaði andlitsviðurkenningarinnar og tölvan er notuð sem bakgrunnsvinnslutæki til að gera sér að fullu að gera sér grein fyrir sjálfvirkri stjórnun starfsfólks sem fer inn og út úr rásarstjórnarsvæðinu og á svæðinu. Sama tíma er hægt að búa til það fljótt og sjálfkrafa í samræmi við skráningarskránni notenda. Hægt er að flytja út aðgangsstýringarskrár og skýrslur eftir ýmsum flokkunaraðstæðum, svo sem tíma sem notendur krefjast, sem er þægilegt fyrir stjórnendur til að spyrja um skrár, og einnig er hægt að nota það sem sjálfvirkt aðsóknarkerfi fyrir innra starfsfólk.

Í grundvallaratriðum er hægt að flokka almennu andlitsviðurkenningarkerfi í þrjá flokka, nefnilega: aðferðir byggðar á rúmfræðilegum eiginleikum, aðferðum byggðar á sniðmátum og aðferðum byggðar á líkönum.
1. Aðferðin byggð á rúmfræðilegum eiginleikum er snemma og hefðbundin aðferð og þarf venjulega að sameina með öðrum reikniritum til að ná betri árangri.
2. Hægt er að skipta sniðmátaðferðum í aðferðir sem byggjast á fylgni samsvörun, eigið aðferðir, línulegar greiningaraðferðir, eintölu gildi niðurbrotsaðferða, taugakerfisaðferðir, Dynamic Connection Matching Methods osfrv.
3. Aðferðir sem byggðar eru á líkaninu innihalda aðferðir byggðar á falnum Markov líkönum, virkum lögunarlíkönum og virkum útlitslíkönum.
Andlit mannsins samanstendur af hlutum eins og augum, nefi, munni og höku. Það er einmitt vegna hinna ýmsu munar á lögun, stærð og uppbyggingu þessara hluta sem hvert mannlegt andlit í heiminum er mjög mismunandi. Þess vegna er hægt að nota rúmfræðilega lýsingu á lögun og burðarvirki þessara hluta sem mikilvægur þáttur í aðsókn andlitsþekkingar.
Geometrískir eiginleikar voru fyrst notaðir til að lýsa og þekkja snið mannsins. Í fyrsta lagi eru fjöldi áberandi punkta ákvarðaður samkvæmt sniðsferlinum og mengi lögunarmælinga til viðurkenningar eins og fjarlægðar, horn osfrv. Eru dregið af þessum áberandi stigum. Jia o.fl. Samræmd vörpun nálægt línunni á gráðu kortinu er mjög ný aðferð til að líkja eftir hliðarsniðskortinu.
Með því að nota rúmfræðilega eiginleika fyrir framan andlitsþekkingu og aðsóknarkerfi draga venjulega út stöðu mikilvægra atriða eins og augu, munn og nef, og rúmfræðileg form mikilvægra líffæra hefur verið augu sem flokkunaraðgerð Prófað með tilraunum. Rannsóknir, niðurstöðurnar eru ekki bjartsýnn.
Líta má á aflögunarsniðmátaðferðina sem endurbætur á rúmfræðilegu eiginleikanum. Grunnhugmynd þess er: hanna líffæralíkan með stillanlegum breytum, skilgreina orkuaðgerð og lágmarka orkustarfsemi með því að stilla líkanafæribreyturnar. Á þessum tíma eru líkanstærðir eins og rúmfræðilegir eiginleikar líffærisins.
Hugmyndin um þessa aðferð er mjög góð, en það eru tvö vandamál. Eitt er að vægi stuðlar ýmissa kostnaðar í orkustarfsemi er aðeins hægt að ákvarða með reynslu, sem erfitt er að stuðla að. Hitt er að hagræðingarferlið orkustarfsemi er mjög tímafrekt og erfitt að beita í reynd. Andlitsfulltrúi getur náð lýsingu á áberandi eiginleikum andlitsins, en það þarf mikið af fyrirframvinnslu og fínu færibreytuvali. Á sama tíma lýsir notkun almennra geometrískra eiginleika aðeins grunnform og burðarvirki hlutar og hunsar staðbundna lúmskur eiginleika. Það veldur tapi hluta upplýsinganna, sem hentar betur fyrir grófa flokkun, og núverandi aðgreiningartækni er langt frá því að uppfylla kröfurnar hvað varðar skilvirkni, og útreikningurinn er einnig stór.