Γνωρίζετε τους τρεις αλγόριθμους της τεχνολογίας παρακολούθησης προσώπου;

Η τεχνολογία παρακολούθησης της αναγνώρισης προσώπου συλλέγει πρώτα τις πληροφορίες προσώπου και τη συγκρίνει με τη βάση δεδομένων προσώπου κατά την είσοδο και την έξοδο από την πύλη του περάσματος των πεζών. Εάν η σύγκριση είναι επιτυχής, η πύλη ανοίγει. Η διαχείριση βασίζεται στη σύγκριση δεδομένων του χρήστη στον εξοπλισμό ελέγχου πρόσβασης στην αναγνώριση προσώπου και ο υπολογιστής χρησιμοποιείται ως εργαλείο επεξεργασίας φόντου για την πλήρη υλοποίηση της αυτόματης διαχείρισης του προσωπικού που εισέρχεται και εξέρχεται από την περιοχή ελέγχου καναλιών και στο Ταυτόχρονα, μπορεί να δημιουργηθεί γρήγορα και αυτόματα σύμφωνα με την εγγραφή εγγραφής χρήστη. Τα αρχεία ελέγχου πρόσβασης και οι αναφορές μπορούν να εξαχθούν σύμφωνα με διάφορες συνθήκες ταξινόμησης, όπως ο χρόνος που απαιτούνται από τους χρήστες, ο οποίος είναι βολικός για τους διαχειριστές να αναζητούν αρχεία και μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν ως αυτόματο σύστημα παρακολούθησης για το εσωτερικό προσωπικό.

Τα συστήματα παρακολούθησης αναγνώρισης προσώπου μπορούν βασικά να ταξινομηθούν σε τρεις κατηγορίες, δηλαδή: Μέθοδοι που βασίζονται σε γεωμετρικά χαρακτηριστικά, μεθόδους που βασίζονται σε πρότυπα και μεθόδους που βασίζονται σε μοντέλα.
1. Η μέθοδος που βασίζεται σε γεωμετρικά χαρακτηριστικά είναι μια πρώιμη και παραδοσιακή μέθοδος και συνήθως πρέπει να συνδυαστεί με άλλους αλγόριθμους για την επίτευξη καλύτερων αποτελεσμάτων.
2. Οι μέθοδοι που βασίζονται σε πρότυπο μπορούν να χωριστούν σε μεθόδους που βασίζονται σε αντιστοίχιση συσχετισμού, μεθόδους ιδιοκτησίας, μεθόδους γραμμικής διάκρισης, μεθόδους αποσύνθεσης μοναδικής αξίας, μεθόδους νευρικού δικτύου, μεθόδους αντιστοίχισης δυναμικής σύνδεσης κ.λπ.
3. Οι μέθοδοι που βασίζονται σε μοντέλα περιλαμβάνουν μεθόδους που βασίζονται σε κρυμμένα μοντέλα Markov, μοντέλα ενεργού σχήματος και μοντέλα ενεργού εμφάνισης.
Το ανθρώπινο πρόσωπο αποτελείται από μέρη όπως τα μάτια, τη μύτη, το στόμα και το πηγούνι. Είναι ακριβώς λόγω των διαφόρων διαφορών στο σχήμα, το μέγεθος και τη δομή αυτών των τμημάτων που κάθε ανθρώπινο πρόσωπο στον κόσμο είναι πολύ διαφορετικό. Επομένως, η γεωμετρική περιγραφή του σχήματος και της δομικής σχέσης αυτών των τμημάτων, μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως σημαντικό χαρακτηριστικό της συμμετοχής στην αναγνώριση προσώπου.
Τα γεωμετρικά χαρακτηριστικά χρησιμοποιήθηκαν για πρώτη φορά για να περιγράψουν και να αναγνωρίσουν το προφίλ του ανθρώπινου προσώπου. Πρώτον, ορισμένοι σημαντικοί πόντοι καθορίζονται σύμφωνα με την καμπύλη προφίλ και ένα σύνολο μετρήσεων χαρακτηριστικών για αναγνώριση όπως η απόσταση, η γωνία κλπ. Προέρχονται από αυτά τα σημαντικά σημεία. Jia et αϊ. Η ολοκληρωμένη προβολή κοντά στη γραμμή του χάρτη βαθμού είναι μια πολύ νέα μέθοδος για την προσομοίωση του χάρτη πλευρικού προφίλ.
Χρησιμοποιώντας γεωμετρικά χαρακτηριστικά για τα μετωπιαία αναγνώριση προσώπου και συστήματα συμμετοχής γενικά εξάγουν τις θέσεις σημαντικών σημείων χαρακτηριστικών, όπως τα μάτια, το στόμα και τη μύτη πειραματικά δοκιμασμένη. Έρευνα, τα αποτελέσματα δεν είναι αισιόδοξοι.
Η μέθοδος παραμόρφωσης του προτύπου μπορεί να θεωρηθεί ως βελτίωση της μεθόδου γεωμετρικού χαρακτηριστικού. Η βασική του ιδέα είναι: Σχεδιάστε ένα μοντέλο οργάνων με ρυθμιζόμενες παραμέτρους, καθορίστε μια ενεργειακή λειτουργία και ελαχιστοποιήστε την ενεργειακή λειτουργία ρυθμίζοντας τις παραμέτρους του μοντέλου. Αυτή τη στιγμή, οι παράμετροι του μοντέλου είναι ως τα γεωμετρικά χαρακτηριστικά του οργάνου.
Η ιδέα αυτής της μεθόδου είναι πολύ καλή, αλλά υπάρχουν δύο προβλήματα. Το ένα είναι ότι οι συντελεστές στάθμισης των διαφόρων δαπανών στην ενεργειακή λειτουργία μπορούν να προσδιοριστούν μόνο από την εμπειρία, η οποία είναι δύσκολο να προωθηθεί. Το άλλο είναι ότι η διαδικασία βελτιστοποίησης της ενέργειας είναι πολύ χρονοβόρα και είναι δύσκολο να εφαρμοστεί στην πράξη. Η αναπαράσταση προσώπου μπορεί να επιτύχει μια περιγραφή των σημαντικών χαρακτηριστικών του προσώπου, αλλά απαιτεί πολλή προεπεξεργασία και λεπτή επιλογή παραμέτρων. Ταυτόχρονα, η χρήση γενικών γεωμετρικών χαρακτηριστικών περιγράφει μόνο το βασικό σχήμα και τη δομική σχέση των τμημάτων, αγνοώντας τα τοπικά λεπτές λειτουργίες. Προκαλεί την απώλεια μέρους των πληροφοριών, η οποία είναι πιο κατάλληλη για τραχιά ταξινόμηση και η υπάρχουσα τεχνολογία ανίχνευσης σημείων χαρακτηριστικών απέχει πολύ από την ικανοποίηση των απαιτήσεων όσον αφορά την αποτελεσματικότητα και η ποσότητα υπολογισμού είναι επίσης μεγάλη.