¿Conoces los tres algoritmos de la tecnología de asistencia de reconocimiento facial?

La tecnología de asistencia de reconocimiento facial recopila primero información facial y la compara con la base de datos facial cuando la máquina de asistencia entra y sale del pasaje peatonal. Si la comparación es exitosa, la máquina de asistencia se abrirá; Si la comparación falla, la máquina de asistencia no se abrirá; La administración se basa en la comparación de datos del usuario en el equipo de control de acceso a la asistencia a la cara, y la computadora se utiliza como la herramienta de procesamiento de fondo para realizar plenamente la gestión automática del personal que ingresa y sale del área de control del canal. Al mismo tiempo, de acuerdo con los registros de registro del usuario, puede generar informes de registros de control de acceso rápida y automáticamente que se pueden exportar de acuerdo con varias condiciones de clasificación, como el tiempo, lo cual es conveniente para los gerentes que consulten registros, y también se pueden utilizar como Un sistema de asistencia automática para el personal interno.

Los principales sistemas de asistencia de reconocimiento facial se pueden clasificar básicamente en tres categorías, a saber: métodos basados ​​en características geométricas, métodos basados ​​en plantillas y métodos basados ​​en modelos.
1. El método basado en características geométricas es un método temprano y tradicional, y generalmente debe combinarse con otros algoritmos para tener mejores resultados;
2. Los métodos basados ​​en plantillas se pueden dividir en métodos basados ​​en la coincidencia de correlación, métodos de cara propia, métodos de análisis discriminantes lineales, métodos de descomposición de valor singular, métodos de red de redes neuronales, métodos de coincidencia de conexión dinámica, etc.
3. Los métodos basados ​​en modelos incluyen métodos basados ​​en modelos ocultos de Markov, modelos de forma activa y modelos de apariencia activa.
Métodos basados ​​en geometría
La cara humana está compuesta de partes como ojos, nariz, boca y barbilla. Se debe precisamente a las diversas diferencias en la forma, el tamaño y la estructura de estas partes que cada cara humana del mundo es muy diferente. Por lo tanto, la descripción geométrica de la forma y la relación estructural de estas partes, se puede utilizar como una característica importante de la asistencia al reconocimiento de la cara.
Las características geométricas se usaron primero en la descripción y el reconocimiento del perfil de la cara humana. Primero, se determinaron varios puntos sobresalientes de acuerdo con la curva de perfil, y un conjunto de métricas de características para el reconocimiento, como la distancia y el ángulo, se derivaron de estos puntos sobresalientes. Es un método muy innovador que Jia et al. Simule la imagen del perfil lateral mediante la proyección integral cerca de la línea en la imagen gris frontal.
El uso de características geométricas para el sistema de asistencia a la cara frontal generalmente extrae las posiciones de los puntos de características importantes como ojos, boca y nariz, y las formas geométricas de órganos importantes como los ojos como características de clasificación, pero el rendimiento de la extracción de características geométricas se ha probado experimentalmente. Investigación, los resultados no son optimistas.
El método de plantilla deformable puede considerarse como una mejora del método de característica geométrica. Su idea básica es diseñar un modelo de órgano con parámetros ajustables (es decir, una plantilla deformable), definir una función de energía y minimizar la función de energía ajustando los parámetros del modelo. Los parámetros del modelo en este momento se utilizan como características geométricas del órgano.
La idea de este método es muy buena, pero hay dos problemas. Una es que los coeficientes de ponderación de varios costos en la función de energía solo pueden determinarse empíricamente, lo cual es difícil de popularizar. El otro es que el proceso de optimización de la función de energía lleva mucho tiempo y es difícil de aplicar en la práctica. La representación facial basada en parámetros puede lograr una descripción de las características sobresalientes de la cara, pero requiere mucho preprocesamiento y selección de parámetros finos. Al mismo tiempo, el uso de características geométricas generales solo describe la forma básica y la relación estructural de los componentes, ignorando las características sutiles locales, lo que resulta en la pérdida de parte de la información, que es más adecuada para la clasificación aproximada