Знаете ли трите алгоритъма на технологията за присъствие на разпознаване на лица?

Технологията за присъствие на разпознаване на лица първо събира информация за лицето и я сравнява с базата данни на лицето, когато машината за посещаемост влиза и излиза от пешеходния проход. Ако сравнението е успешно, машината за посещаемост ще се отвори; Ако сравнението се провали, машината за посещаемост няма да се отвори; Ръководството се основава на сравнението на данните на потребителя на оборудването за контрол на достъпа до разпознаване на разпознаване на лица, а компютърът се използва като инструмент за обработка на фона, за да се реализира напълно автоматичното управление на персонала, който влиза и излиза от зоната за контрол на канала. В същото време, според записите за регистрация на потребителя, той може бързо и автоматично да генерира отчети за контрол на достъпа, които могат да бъдат експортирани според различни условия за сортиране, като време, което е удобно за мениджърите да заявят записи, а също така могат да се използват като Автоматична система за посещение на вътрешния персонал.

Основните системи за посещение на разпознаване на лица могат да бъдат класифицирани в три категории, а именно: методи, базирани на геометрични характеристики, методи, базирани на шаблони и методи, базирани на модели.
1. Методът, базиран на геометрични характеристики, е ранен и традиционен метод и обикновено трябва да се комбинира с други алгоритми, за да има по -добри резултати;
2. Методите, базирани на шаблони, могат да бъдат разделени на методи, базирани на съвпадение на корелация, методи за собствена повърхност, методи за линеен дискриминантна анализа, методи за разлагане на единична стойност, методи на невронна мрежа, методи за съвпадение на динамична връзка и др.
3. Модели, базирани на модели, включват методи, базирани на скрити модели на Марков, модели на активна форма и модели на активен външен вид.
Методи, базирани на геометрия
Човешкото лице е съставено от части като очи, нос, уста и брадичка. Именно поради различните разлики във формата, размера и структурата на тези части всяко човешко лице в света е много различно. Следователно, геометричното описание на формата и структурната връзка на тези части може да се използва като важна характеристика на присъствието на разпознаване на лица.
Геометричните характеристики бяха използвани за първи път в описанието и разпознаването на профила на човешкото лице. Първо, редица забележителни точки се определят според кривата на профила и от тези забележителни точки са получени набор от показатели за разпознаване, като разстояние и ъгъл. Това е много иновативен метод, че Jia et al. Симулирайте изображението на страничния профил чрез интегралната проекция близо до линията на фронталното сиво изображение.
Използването на геометрични характеристики за системата за посещение на фронтално разпознаване на лица обикновено извлича позициите на важни точки от характеристики като очи, уста и нос и геометричните форми на важни органи като очи като характеристики на класификация, но работата на геометричната характеристика е тествана експериментално. Изследвания, резултатите не са оптимистични.
Методът за деформируем шаблон може да се разглежда като подобрение на метода на геометричната характеристика. Основната му идея е да проектира модел на орган с регулируеми параметри (тоест деформируем шаблон), да дефинира енергийна функция и да сведе до минимум енергийната функция чрез коригиране на параметрите на модела. Параметрите на модела по това време се използват като геометрични характеристики на органа.
Идеята за този метод е много добра, но има два проблема. Едното е, че коефициентите на претегляне на различните разходи в енергийната функция могат да бъдат определени само емпирично, което е трудно да се популяризира. Другото е, че процесът на оптимизация на енергийната функция отнема много време и е труден за прилагане на практика. Представянето на лицето на базата на параметри може да постигне описание на забележимите характеристики на лицето, но това изисква много предварителна обработка и фин избор на параметри. В същото време използването на общи геометрични характеристики описва само основната форма и структурната връзка на компонентите, игнорирайки локални фини характеристики, което води до загуба на част от информацията, която е по -подходяща за груба класификация