Bạn có biết ba thuật toán công nghệ tham dự nhận dạng khuôn mặt không?

Công nghệ tham dự nhận dạng khuôn mặt lần đầu tiên thu thập thông tin khuôn mặt và so sánh nó với cơ sở dữ liệu khuôn mặt khi máy tham dự đi vào và ra khỏi lối đi của người đi bộ. Nếu so sánh thành công, máy tham dự sẽ mở; Nếu so sánh thất bại, máy tham dự sẽ không mở; Quản lý dựa trên so sánh dữ liệu của người dùng trên thiết bị kiểm soát truy cập tham dự nhận dạng khuôn mặt và máy tính được sử dụng làm công cụ xử lý nền để nhận ra đầy đủ việc quản lý tự động của nhân viên nhập và thoát khỏi khu vực điều khiển kênh. Đồng thời, theo hồ sơ đăng ký người dùng, nó có thể nhanh chóng và tự động tạo các báo cáo hồ sơ kiểm soát truy cập có thể được xuất theo các điều kiện sắp xếp khác nhau như thời gian, thuận tiện cho người quản lý để truy vấn hồ sơ và cũng có thể được sử dụng làm một hệ thống tham dự tự động cho nhân viên nội bộ.

Các hệ thống tham dự nhận dạng khuôn mặt chính thống về cơ bản có thể được phân loại thành ba loại, cụ thể là: các phương pháp dựa trên các tính năng hình học, phương pháp dựa trên các mẫu và phương pháp dựa trên các mô hình.
1. Phương pháp dựa trên các tính năng hình học là một phương pháp sớm và truyền thống, và thường cần được 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 kết hợp tương quan, phương pháp Eigenface, phương pháp phân tích phân biệt tuyến tính, phương pháp phân tách giá trị số ít, phương pháp mạng thần kinh, phương pháp khớp kết nối động, v.v.
3. Các phương pháp dựa trên mô hình bao gồm các phương thức dựa trên các mô hình Markov ẩn, mô hình hình dạng hoạt động và các mô hình xuất hiện hoạt động.
Phương pháp dựa trên hình học
Khuôn mặt con người bao gồm các bộ phận như mắt, mũi, miệng và cằm. Đó chính xác là do sự khác biệt khác nhau về hình dạng, kích thước và cấu trúc của những phần này mà mọi người phải đối mặt trên thế giới đều rất khác nhau. Do đó, mô tả hình học về hình dạng và mối quan hệ cấu trúc của các phần này, có thể được sử dụng như một đặc điểm quan trọng của việc tham dự nhận dạng khuôn mặt.
Các tính năng hình học lần đầu tiên được sử dụng trong mô tả và nhận biết hồ sơ của khuôn mặt con người. Đầu tiên, một số điểm nổi bật được xác định theo đường cong hồ sơ 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 cấu hình bên theo hình chiếu tích phân gần đường trong hình ảnh màu xám phía trước.
Sử dụng các tính năng hình học cho hệ thống tham dự nhận dạng khuôn mặt phía trước thường trích xuất các vị trí của các điểm đặc trưng quan trọng như mắt, miệng và mũi và hình dạng hình học của các cơ quan quan trọng như các đặc điểm phân loại, nhưng hiệu suất của trích xuất tính năng hình học đã được kiểm tra thực nghiệm. Nghiên cứu, kết quả không lạc quan.
Phương pháp mẫu biến dạng có thể được coi là một cải tiến của phương pháp tính năng hình học. Ý tưởng cơ bản của nó là thiết kế một mô hình nội tạng với các tham số có thể điều chỉnh (nghĩa là một mẫu 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 các tính năng hình học của cơ quan.
Ý tưởng của phương pháp này là rất tốt, nhưng có hai vấn đề. Một là các hệ số trọng số của các chi phí khác nhau trong hàm năng lượng chỉ có thể được xác định theo kinh nghiệm, rất khó để phổ biến. Một điều khác là quá trình tối ưu hóa của chức năng năng lượng rất tốn thời gian và khó áp dụng trong thực tế. Biểu diễn khuôn mặt dựa trên tham số có thể đạt được một mô tả về các tính năng nổi bật của khuôn mặt, nhưng nó đòi hỏi rất nhiều lựa chọn tham số tiền xử lý trước và tốt. Đồng thời, việc sử dụng các tính năng hình học chung chỉ mô tả hình dạng cơ bản và mối quan hệ cấu trúc của các thành phần, bỏ qua các tính năng tinh tế cục bộ, dẫn đến việc mất một phần thông tin, phù hợp hơn để phân loại thô