Bạn có biết ba thuật toán của công nghệ chấm công nhận dạng khuôn mặt không?

Các hệ thống chấm công nhận dạng khuôn mặt chính thống về cơ bản có thể được phân thành ba loại, đó là: phương pháp dựa trên đặc điểm hình học, phương pháp dựa trên mẫu và phương pháp dựa trên mô hình.
1. Phương pháp dựa trên đặc điểm hình học là phương pháp sớm, truyền thống và thường cần kết hợp với các thuật toán khác để có kết quả tốt hơn;
2. Các phương pháp dựa trên mẫu có thể được chia thành các phương pháp dựa trên đối sánh tương quan, phương pháp khuôn mặt riêng, phương pháp phân tích phân biệt tuyến tính, phương pháp phân tách giá trị số ít, phương pháp mạng thần kinh, phương pháp đối sánh kết nối động, v.v.
3. Phương pháp dựa trên mô hình bao gồm các phương pháp dựa trên mô hình Markov ẩn, mô hình hình dạng hoạt động và mô hình bề ngoài hoạt động.
Phương pháp dựa trên hình học
Khuôn mặt con người bao gồm các bộ phận như mắt, mũi, miệng và cằm. Chính vì sự khác biệt đa dạng về hình dạng, kích thước và cấu trúc của những bộ phận này mà khuôn mặt của mỗi con người trên thế giới đều rất khác nhau. Do đó, mô tả hình học về hình dạng và mối quan hệ cấu trúc của các bộ phận này có thể được sử dụng như một tính năng quan trọng của việc chấm công nhận dạng khuôn mặt.
Các đặc điểm hình học lần đầu tiên được sử dụng trong việc mô tả và nhận dạng khuôn mặt con người. Đầu tiên, một số điểm nổi bật được xác định theo đường cong biên dạng và một tập hợp các số liệu tính năng để nhận dạng, chẳng hạn như khoảng cách và góc, được lấy từ các điểm nổi bật này. Đó là một phương pháp rất sáng tạo mà Jia et al. mô phỏng hình ảnh biên dạng bên bằng phép chiếu tích phân gần đường thẳng trong hình ảnh phía trước màu xám.
Việc sử dụng các đặc điểm hình học cho hệ thống chấm công nhận dạng khuôn mặt phía trước thường trích xuất vị trí của các điểm đặc điểm quan trọng như mắt, miệng và mũi cũng như hình dạng hình học của các cơ quan quan trọng như mắt làm đặc điểm phân loại, nhưng hiệu suất trích xuất đặc điểm hình học đã được thử nghiệm bằng thực nghiệm. Nghiên cứu, kết quả không lạc quan.
Phương pháp mẫu có thể biến dạng có thể được coi là một cải tiến của phương pháp đặc trưng hình học. Ý tưởng cơ bản của nó là thiết kế một mô hình cơ quan với các tham số có thể điều chỉnh được (nghĩa là một mẫu có thể biến dạng), xác định hàm năng lượng và giảm thiểu hàm năng lượng bằng cách điều chỉnh các tham số mô hình. Các tham số mô hình tại thời điểm này được sử dụng làm đặc điểm hình học của cơ quan.
Ý tưởng của phương pháp này rất hay, nhưng có hai vấn đề. Một là hệ số trọng số của các chi phí khác nhau trong hàm năng lượng chỉ có thể được xác định bằng thực nghiệm, rất khó phổ biến. Thứ hai là quá trình tối ưu hóa hàm năng lượng rất tốn thời gian và khó áp dụng vào thực tế. Biểu diễn khuôn mặt dựa trên tham số có thể đạt được mô tả về các đặc điểm nổi bật của khuôn mặt, nhưng nó đòi hỏi nhiều quá trình xử lý trước và lựa chọn tham số tinh tế. Đồng thời, việc sử dụng các đặc điểm hình học tổng quát chỉ mô tả hình dạng cơ bản và mối quan hệ cấu trúc của các bộ phận mà bỏ qua các đặc điểm tinh vi cục bộ, dẫn đến mất đi một phần thông tin, phù hợp hơn cho việc phân loại thô.