Þekkir þú þrjár reiknirit andlitsþekkingartækni?

Aðsóknartækni andlitsþekkingar safnar fyrst upplýsingum um andlit og ber það saman við andlitsgagnagrunninn þegar aðsóknarvélin kemur inn og gengur út göngustíginn. Ef samanburðurinn tekst vel mun aðsóknarvélin opna; Ef samanburðurinn mistekst opnar mætingarvélin ekki; Stjórnunin er byggð á gagnasamanburði notandans á aðgangsstýringarbúnaði andlitsþekkingar og tölvan er notuð sem bakgrunnsvinnsluverkfæri til að átta sig að fullu sjálfvirka stjórnun starfsfólks sem fer inn og út úr rásarstjórnunarsvæðinu. Á sama tíma, samkvæmt notendaskráningaskrám, getur það fljótt og sjálfkrafa búið til skýrslur um aðgangsstýringu sem hægt er 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 hafa betri árangur;
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.
Aðferðir byggðar á rúmfræði
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 við lýsingu og viðurkenningu á sniði mannsins. Í fyrsta lagi voru fjöldi áberandi punkta ákvarðaður í samræmi við sniðferilinn og mengi lögunarmælinga til viðurkenningar, svo sem fjarlægð og horn, voru fengin frá þessum áberandi stigum. Það er mjög nýstárleg aðferð sem Jia o.fl. Líkið eftir hliðarsniðsmyndinni með samþættri vörpun nálægt línunni í gráu myndinni framan.
Með því að nota rúmfræðilega eiginleika fyrir aðsóknarkerfi fyrir framan andlitsþekkingu dregur venjulega út stöðu mikilvægra atriða eins og augu, munn og nef, og rúmfræðileg form mikilvægra líffæra Tilraunir. Rannsóknir, niðurstöðurnar eru ekki bjartsýnn.
Líta má á aflögunarsniðmátaðferðina sem endurbætur á rúmfræðilegu eiginleikanum. Grunnhugmynd þess er að hanna líffæralíkan með stillanlegum breytum (það er aflögunarlegt sniðmát), skilgreina orkuaðgerð og lágmarka orkustarfsemi með því að stilla líkanafæribreyturnar. Breytur líkansins á þessum tíma eru notaðar sem 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 reynsluna, sem erfitt er að vinsælla. Hitt er að hagræðingarferlið orkustarfsemi er mjög tímafrekt og erfitt að beita í reynd. Færibreytur sem byggir á andliti 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 grunnformið og burðarvirki íhluta, hunsar staðbundna lúmskur eiginleika, sem leiðir til þess að hluti upplýsinganna tapar, sem hentar betur fyrir grófa flokkun