هل تعرف الخوارزميات الثلاث لتكنولوجيا الحضور التعرف على الوجه؟

تجمع تقنية حضور التعرف على الوجه أولاً معلومات الوجه ، وتقارنها بقاعدة بيانات الوجه عندما تدخل آلة الحضور وتخرج من ممر المشاة. إذا نجحت المقارنة ، ستفتح آلة الحضور ؛ إذا فشلت المقارنة ، فلن تفتح آلة الحضور ؛ تعتمد الإدارة على مقارنة البيانات للمستخدم على معدات التحكم في الوصول إلى الوجه ، ويستخدم الكمبيوتر كأداة لمعالجة الخلفية لتحقيق الإدارة التلقائية للموظفين الذين يدخلون ويخرجون من منطقة التحكم في القناة. في الوقت نفسه ، وفقًا لسجلات تسجيل المستخدم ، يمكنه توليد تقارير سجلات التحكم بسرعة وتلقائيًا والتي يمكن تصديرها وفقًا لظروف الفرز المختلفة مثل الوقت ، وهو مناسب للمديرين للاستعلام عن سجلات ، ويمكن استخدامه أيضًا AS نظام الحضور التلقائي 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 للحصول على 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.
الأساليب القائمة على الهندسة
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 في وصف والتعرف على ملف تعريف الوجه البشري. أولاً ، تم تحديد عدد من النقاط البارزة وفقًا لمنحنى الملف الشخصي ، وتم اشتقاق مجموعة من مقاييس الميزات للاعتراف ، مثل المسافة والزاوية ، من هذه النقاط البارزة. إنها طريقة مبتكرة للغاية جيا وآخرون. محاكاة صورة الملف الشخصي الجانبي من خلال الإسقاط المتكامل بالقرب من الخط في الصورة الرمادية الأمامية.
يستخدم استخدام الميزات الهندسية لنظام حضور التعرف على الوجه الأمامي بشكل عام مواقع نقاط الميزة المهمة مثل العيون والفم والأنف والأشكال الهندسية للأعضاء المهمة مثل عيون ميزات التصنيف ، ولكن تم اختبار أداء استخراج الميزة الهندسية تجريبيا. البحث ، النتائج ليست متفائلة.
يمكن اعتبار طريقة القالب القابلة للتشوه تحسينًا لطريقة الميزة الهندسية. فكرتها الأساسية هي تصميم نموذج عضو مع معلمات قابلة للتعديل (أي قالب مشوه) ، وتحديد وظيفة الطاقة ، وتقليل وظيفة الطاقة عن طريق ضبط معلمات النموذج. يتم استخدام معلمات النموذج في هذا الوقت كسمات هندسية للجهاز.
فكرة هذه الطريقة جيدة جدًا ، ولكن هناك مشكلتان. الأول هو أن معاملات الترجيح للتكاليف المختلفة في وظيفة الطاقة لا يمكن تحديدها إلا تجريبياً ، وهو أمر يصعب تعميمه. والآخر هو أن عملية التحسين لوظيفة الطاقة تستغرق وقتًا طويلاً ويصعب تطبيقها في الممارسة العملية. يمكن أن يحقق تمثيل الوجه القائم على المعلمة وصفًا للميزات البارزة للوجه ، ولكنه يتطلب الكثير من الاختيار المسبق للمعالجة والمعلمة. في الوقت نفسه ، يصف استخدام الميزات الهندسية العامة فقط الشكل الأساسي والعلاقة الهيكلية للمكونات ، وتجاهل الميزات الدقيقة المحلية ، مما يؤدي إلى فقدان جزء من المعلومات ، وهو أكثر ملاءمة للتصنيف الخام