Adakah anda tahu tiga algoritma teknologi kehadiran pengecaman muka?

Sistem kehadiran pengecaman muka arus perdana pada asasnya boleh dikelaskan kepada tiga kategori, iaitu: kaedah berdasarkan ciri geometri, kaedah berdasarkan templat dan kaedah berdasarkan model.
1. Kaedah berdasarkan ciri geometri adalah kaedah awal dan tradisional, dan biasanya perlu digabungkan dengan algoritma lain untuk mendapatkan hasil yang lebih baik;
2. Kaedah berasaskan templat boleh dibahagikan kepada kaedah berdasarkan padanan korelasi, kaedah muka eigen, kaedah analisis diskriminasi linear, kaedah penguraian nilai tunggal, kaedah rangkaian saraf, kaedah padanan sambungan dinamik, dsb.
3. Kaedah berasaskan model termasuk kaedah berdasarkan model Markov tersembunyi, model bentuk aktif dan model penampilan aktif.
Kaedah Berasaskan Geometri
Wajah manusia terdiri daripada bahagian-bahagian seperti mata, hidung, mulut, dan dagu. Justru kerana pelbagai perbezaan bentuk, saiz dan struktur bahagian-bahagian ini menyebabkan setiap wajah manusia di dunia adalah sangat berbeza. Oleh itu, penerangan geometri bentuk dan hubungan struktur bahagian-bahagian ini, boleh digunakan sebagai ciri penting kehadiran pengecaman muka.
Ciri geometri pertama kali digunakan dalam penerangan dan pengecaman profil wajah manusia. Pertama, beberapa titik penting ditentukan mengikut lengkung profil, dan satu set metrik ciri untuk pengecaman, seperti jarak dan sudut, diperoleh daripada titik penting ini. Ia adalah kaedah yang sangat inovatif yang Jia et al. simulasi imej profil sisi dengan unjuran kamiran berhampiran garisan dalam imej kelabu hadapan.
Menggunakan ciri geometri untuk sistem kehadiran pengecaman muka hadapan secara amnya mengekstrak kedudukan titik ciri penting seperti mata, mulut dan hidung, dan bentuk geometri organ penting seperti mata sebagai ciri pengelasan, tetapi prestasi pengekstrakan ciri geometri telah diuji secara eksperimen. Penyelidikan, hasilnya tidak optimistik.
Kaedah templat boleh ubah bentuk boleh dianggap sebagai penambahbaikan kaedah ciri geometri. Idea asasnya ialah untuk mereka bentuk model organ dengan parameter boleh laras (iaitu, templat boleh ubah bentuk), mentakrifkan fungsi tenaga, dan meminimumkan fungsi tenaga dengan melaraskan parameter model. Parameter model pada masa ini digunakan sebagai ciri geometri organ.
Idea kaedah ini sangat bagus, tetapi terdapat dua masalah. Satu ialah pekali pemberat pelbagai kos dalam fungsi tenaga hanya boleh ditentukan secara empirik, yang sukar untuk dipopularkan. Yang lain ialah proses pengoptimuman fungsi tenaga adalah sangat memakan masa dan sukar untuk diaplikasikan dalam amalan. Perwakilan muka berasaskan parameter boleh mencapai perihalan ciri-ciri penting wajah, tetapi ia memerlukan banyak pra-pemprosesan dan pemilihan parameter yang halus. Pada masa yang sama, penggunaan ciri geometri am hanya menerangkan bentuk asas dan hubungan struktur komponen, mengabaikan ciri halus tempatan, mengakibatkan kehilangan sebahagian maklumat, yang lebih sesuai untuk klasifikasi kasar.