Você conhece os três algoritmos da tecnologia de participação no reconhecimento de rosto?

A tecnologia de atendimento de rosto de rosto coleta informações de face e as compara ao banco de dados de rosto quando a máquina de atendimento entra e sai da passagem de pedestres. Se a comparação for bem -sucedida, a máquina de atendimento será aberta; Se a comparação falhar, a máquina de atendimento não será aberta; O gerenciamento é baseado na comparação de dados do usuário no equipamento de controle de acesso ao reconhecimento de rosto, e o computador é usado como a ferramenta de processamento em segundo plano para realizar completamente o gerenciamento automático do pessoal que entra e sai da área de controle de canais. Ao mesmo tempo, de acordo com os registros de registro do usuário, ele pode gerar de maneira rápida e automaticamente os relatórios de registros de controle de acesso que podem ser exportados de acordo com várias condições de classificação, como o tempo, o que é conveniente para os gerentes consultarem registros e também podem ser usados ​​como Um sistema de atendimento automático para a equipe interna.

Os sistemas de atendimento ao reconhecimento de rosto convencional podem basicamente ser classificados em três categorias, a saber: métodos baseados em recursos geométricos, métodos baseados em modelos e métodos baseados em modelos.
1. O método baseado em recursos geométricos é um método precoce e tradicional e geralmente precisa ser combinado com outros algoritmos para obter melhores resultados;
2. Métodos baseados em modelos podem ser divididos em métodos com base na correspondência de correlação, métodos de eigenface, métodos de análise discriminante linear, métodos de decomposição de valor singular, métodos de rede neural, métodos de correspondência de conexão dinâmica etc.
3. Os métodos baseados em modelos incluem métodos baseados em modelos de Markov ocultos, modelos de formas ativos e modelos de aparência ativa.
Métodos baseados em geometria
O rosto humano é composto de peças como olhos, nariz, boca e queixo. É precisamente por causa das várias diferenças na forma, tamanho e estrutura dessas partes que todo rosto humano no mundo é muito diferente. Portanto, a descrição geométrica da forma e da relação estrutural dessas partes pode ser usada como uma característica importante da participação no reconhecimento de rosto.
As características geométricas foram usadas pela primeira vez na descrição e reconhecimento do perfil da face humana. Primeiro, vários pontos salientes foram determinados de acordo com a curva de perfil, e um conjunto de métricas de recurso para reconhecimento, como distância e ângulo, foram derivados desses pontos salientes. É um método muito inovador que Jia et al. Simule a imagem do perfil lateral pela projeção integral próxima à linha na imagem cinza frontal.
O uso de recursos geométricos para o sistema de atendimento de reconhecimento de rosto frontal geralmente extrai as posições de pontos importantes de características, como olhos, boca e nariz, e as formas geométricas de órgãos importantes, como olhos como características de classificação, mas o desempenho da extração geométrica de recurso foi testado experimentalmente. Pesquisa, os resultados não são otimistas.
O método de modelo deformável pode ser considerado como uma melhoria do método de recurso geométrico. Sua idéia básica é projetar um modelo de órgão com parâmetros ajustáveis ​​(ou seja, um modelo deformável), definir uma função de energia e minimizar a função de energia ajustando os parâmetros do modelo. Os parâmetros do modelo neste momento são usados ​​como características geométricas do órgão.
A idéia desse método é muito boa, mas há dois problemas. Uma é que os coeficientes de ponderação de vários custos na função energética só podem ser determinados empiricamente, o que é difícil de popularizar. O outro é que o processo de otimização da função de energia é muito demorado e difícil de aplicar na prática. A representação de face baseada em parâmetros pode obter uma descrição dos recursos salientes da face, mas requer muito pré-processamento e seleção de parâmetros finos. Ao mesmo tempo, o uso de recursos geométricos gerais descreve apenas a forma básica e a relação estrutural dos componentes, ignorando características sutis locais, resultando na perda de parte da informação, o que é mais adequado para classificação aproximada