هل تعرف الخوارزميات الثلاث لتكنولوجيا الحضور التعرف على الوجه؟

تجمع تقنية حضور التعرف على الوجه أولاً معلومات الوجه ، وتقارنها بقاعدة بيانات الوجه عند الدخول والخروج من بوابة مرور المشاة. إذا نجحت المقارنة ، يتم فتح البوابة. تعتمد الإدارة على مقارنة البيانات للمستخدم على معدات التحكم في الوصول إلى الوجه ، ويستخدم الكمبيوتر كأداة معالجة الخلفية لإدراك الإدارة التلقائية للموظفين الذين يدخلون ويخرجون من منطقة التحكم في القناة ، وفي في نفس الوقت ، يمكن إنشاءه بسرعة وتلقائيًا وفقًا لسجل تسجيل المستخدم. يمكن تصدير سجلات التحكم والتقارير في الوصول وفقًا لمختلف شروط الفرز مثل الوقت الذي يتطلبه المستخدمون ، وهو أمر مناسب للمديرين للاستعلام عن سجلات ، ويمكن أيضًا استخدامه كنظام حضور تلقائي للموظفين الداخليين.

يمكن تصنيف أنظمة حضور التعرف على الوجه السائدة بشكل أساسي إلى ثلاث فئات ، وهي: الأساليب القائمة على الميزات الهندسية والأساليب القائمة على القوالب والأساليب القائمة على النماذج.
1. الطريقة القائمة على الميزات الهندسية هي طريقة مبكرة وتقليدية ، وعادة ما تحتاج إلى دمج مع خوارزميات أخرى لتحقيق نتائج أفضل.
2. يمكن تقسيم الطرق القائمة على القالب إلى طرق تستند إلى مطابقة الارتباط ، وطرق eigenface ، وطرق تحليل التمييز الخطي ، وطرق تحلل القيمة المفردة ، وطرق الشبكة العصبية ، وطرق مطابقة الاتصال الديناميكي ، وما إلى ذلك ، إلخ.
3. تتضمن الطرق المستندة إلى النموذج طرقًا تعتمد على نماذج Markov المخفية ، ونماذج الشكل النشطة ، ونماذج المظهر النشط.
يتكون الوجه البشري من أجزاء مثل العيون والأنف والفم والذقن. إنه على وجه التحديد بسبب الاختلافات المختلفة في شكل وحجم وهيكل هذه الأجزاء التي يختلف كل وجه بشري في العالم. لذلك ، يمكن استخدام الوصف الهندسي للشكل والعلاقة الهيكلية لهذه الأجزاء ، كميزة مهمة لحضور التعرف على الوجه.
تم استخدام الميزات الهندسية لأول مرة لوصف والتعرف على صورة الوجه البشري. أولاً ، يتم تحديد عدد من النقاط البارزة وفقًا لمنحنى الملف الشخصي ، ويتم اشتقاق مجموعة من مقاييس الميزات للاعتراف مثل المسافة والزاوية وما إلى ذلك من هذه النقاط البارزة. جيا وآخرون. الإسقاط المتكامل بالقرب من الخط في خريطة الدرجة هو طريقة جديدة للغاية لمحاكاة خريطة الملف الشخصي الجانبي.
باستخدام ميزات هندسية لأنظمة التعرف على الوجه والالتحاق بالوجه الأمامي ، تستخرج عمومًا مواقع نقاط الميزة المهمة مثل العيون والفم والأنف والأشكال الهندسية للأعضاء المهمة مثل عيون ميزات التصنيف ، ولكن دقة استخراج الميزة الهندسية كانت اختبار تجريبي. البحث ، النتائج ليست متفائلة.
يمكن اعتبار طريقة القالب القابلة للتشوه تحسينًا لطريقة الميزة الهندسية. فكرتها الأساسية هي: تصميم نموذج عضو يحتوي على معلمات قابلة للتعديل ، وتحديد وظيفة الطاقة ، وتقليل وظيفة الطاقة عن طريق ضبط معلمات النموذج. في هذا الوقت ، تكون معلمات النموذج هي السمات الهندسية للجهاز.
فكرة هذه الطريقة جيدة جدًا ، ولكن هناك مشكلتان. الأول هو أن معاملات الترجيح للتكاليف المختلفة في وظيفة الطاقة لا يمكن تحديدها إلا من خلال التجربة ، والتي يصعب الترويج لها. والآخر هو أن عملية تحسين وظائف الطاقة تستغرق وقتًا طويلاً ويصعب تطبيقها في الممارسة العملية. يمكن أن يحقق تمثيل الوجه وصفًا للميزات البارزة للوجه ، ولكنه يتطلب الكثير من الاختيار المسبق للمعالجة والمعلمات. في الوقت نفسه ، يصف استخدام الميزات الهندسية العامة فقط الشكل الأساسي والعلاقة الهيكلية للأجزاء ، وتجاهل الميزات الدقيقة المحلية. إنه يتسبب في فقدان جزء من المعلومات ، وهو أكثر ملاءمة للتصنيف الخشن ، وتقنية الكشف عن نقطة الميزات الحالية ليست بعيدة عن تلبية المتطلبات من حيث الكفاءة ، كما أن مقدار الحساب كبير.