ഫെയ്സ് റെസിഡൻസ് ഹാജർ ടെക്നോളജിയുടെ മൂന്ന് ആൽഗോരിതം നിങ്ങൾക്കറിയാമോ?

മുഖം തിരിച്ചറിവ് ഹാജർ ടെക്നോളജി ആദ്യം മുഖാമുഖം ശേഖരിക്കുന്നു, കൂടാതെ കാൽനടയാത്രയുടെ കവാടത്തിന്റെ ഗേറ്റിന്റെ ഗേറ്റിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നതിനും പുറത്തുകടക്കുന്നതിനും ഇത് താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. താരതമ്യം വിജയകരമാണെങ്കിൽ, ഗേറ്റ് തുറക്കപ്പെടും. മുഖത്തിന്റെ അംഗീകാരപരമായ ആക്സസ് നിയന്ത്രണ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഉപയോക്താവിന്റെ ഡാറ്റ താരതമ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, കൂടാതെ ചാനൽ നിയന്ത്രണ മേഖലയിലെ യാന്ത്രിക കൈമാറ്റം പൂർണ്ണമായും തിരിച്ചറിയാനുള്ള പശ്ചാത്തല പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപകരണമായി കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒരേ സമയം, ഉപയോക്തൃ രജിസ്ട്രേഷൻ റെക്കോർഡ് അനുസരിച്ച് ഇത് വേഗത്തിലും യാന്ത്രികമായി ജനറേറ്റുചെയ്യാനാകും. ആക്സസ് കൺട്രോൾ റെക്കോർഡുകളും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ആവശ്യമായ സമയം പോലുള്ള വിവിധ തരംഗങ്ങൾ അനുസരിച്ച് കയറ്റുമതി ചെയ്യാനും ആന്തരിക സ്റ്റാഫിന് ഒരു ഓട്ടോമാറ്റിക് ഹാജർ സംവിധാനമായി ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും.

മുഖ്യധാരാ നേരിടുന്ന തിരിച്ചറിയൽ സമ്പ്രദായത്തെ അടിസ്ഥാനപരമായി മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കാം, അതായത്: ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾ, മോഡലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികളും രീതികളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾ.
1. ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതി ആദ്യകാലവും പരമ്പരാഗതവുമായ ഒരു രീതിയാണ്, മാത്രമല്ല മികച്ച ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിന് സാധാരണയായി മറ്റ് അൽഗോരിതംകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
2. പരസ്പരബന്ധിതമായ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, ഐജൻഫേസ് രീതികൾ, ലീനിയർ വിവേചന രീതികൾ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് രീതികൾ, ഡൈനാമിക് കണക്ഷൻ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന രീതികൾ എന്നിവ അടിസ്ഥാനമാക്കി ടെംപ്ലേറ്റർ ആസ്ഥാനമായുള്ള രീതികളെ രീതികളായി തിരിക്കാം.
3. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർക്കോവ് മോഡലുകളെയും സജീവമായ ആകൃതി മോഡലുകളെയും സജീവമായ രൂപങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾ മോഡൽ അധിഷ്ഠിത രീതികളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
കണ്ണുകൾ, മൂക്ക്, വായ, താടി എന്നിവ പോലുള്ള ഭാഗങ്ങൾ ചേർന്നതാണ് മനുഷ്യ മുഖം. ലോകത്തിലെ ഓരോ മനുഷ്യരുടെയും ആകൃതിയിലുള്ള വിവിധ വ്യത്യാസങ്ങൾ, ഈ ഭാഗങ്ങളുടെ വലുപ്പവും ഘടനയും കാരണം ഇത് കൃത്യമായിരിക്കും. അതിനാൽ, ഈ ഭാഗങ്ങളുടെ ആകൃതിയും ഘടനാപരമായ ബന്ധവും ജ്യാമിതീയ വിവരണം, മുഖാംഗാദനം അഭിണ്യത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന സവിശേഷതയായി ഉപയോഗിക്കാം.
മനുഷ്യന്റെ മുഖത്തിന്റെ പ്രൊഫൈൽ വിവരിക്കാനും തിരിച്ചറിയാനും ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകൾ ആദ്യമായി ഉപയോഗിച്ചു. ആദ്യം, നിരവധി പ്രധാന പോയിന്റുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നത്, കൂടാതെ, ദൂരം, ആംഗിൾ മുതലായ അംഗങ്ങൾ വരെ ഒരു കൂട്ടം ഫീച്ചർ അളവിലുള്ളത് ഈ പ്രധാന പോയിന്റുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞതാണ്. ജിയ മറ്റുള്ളവരും. ഡിഗ്രി മാപ്പിലെ വരിയ്ക്കടുത്തുള്ള ഇന്റഗ്രൽ പ്രൊജക്ഷൻ സൈഡ് പ്രൊഫൈൽ മാപ്പ് അനുകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പുതിയ രീതിയാണ്.
ഫ്രണ്ടൽ ഫെയ്സ് തിരിച്ചറിയലിനായി ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് കണ്ണുകൾ, വായ, മൂക്ക്, പ്രധാനപ്പെട്ട അവയവങ്ങളുടെ പട്ടികകൾ എന്നിവ സാധാരണയായി വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. പരീക്ഷണാത്മകമായി പരീക്ഷിച്ചു. ഗവേഷണം, ഫലങ്ങൾ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമല്ല.
വികലമായ ടെംപ്ലേറ്റ് രീതി ജ്യാമിതീയ സവിശേഷത രീതി മെച്ചപ്പെടുത്താം. അതിന്റെ അടിസ്ഥാന ആശയം: ക്രമീകരിക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുള്ള ഒരു അവയവ മോഡൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക, ഒരു energy ർജ്ജ പ്രവർത്തനം നിർവചിക്കുക, മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിച്ച് energy ർജ്ജ പ്രവർത്തനം കുറയ്ക്കുക. ഈ സമയത്ത്, മാതൃകാ പാരാമീറ്ററുകൾ അവയവത്തിന്റെ ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകളാണ്.
ഈ രീതി എന്ന ആശയം വളരെ നല്ലതാണ്, പക്ഷേ രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്. ഒന്ന്, എനർജി ഫംഗ്ഷനിലെ വിവിധ ചെലവുകളുടെ ഭാരം ഗുസ്തികൾ അനുഭവത്തിലൂടെ മാത്രമേ നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയൂ, അത് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. മറ്റൊന്ന് energy ർജ്ജ ഫംഗ്ഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയ വളരെ സമയമെടുക്കും, പ്രായോഗികമായി അപേക്ഷിക്കാൻ പ്രയാസമാണ് എന്നതാണ്. മുഖത്തിന്റെ പ്രാതിനിധ്യം മുഖത്തിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ച് ഒരു വിവരണം നേടാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഇതിന് ധാരാളം പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്, മികച്ച പാരാമീറ്റർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ആവശ്യമാണ്. അതേസമയം, ജനറൽ ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകളുടെ ഉപയോഗം പ്രാദേശിക സൂക്ഷ്മമായ സവിശേഷതകളെ അവഗണിച്ച് ഭാഗങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന ആകൃതിയും ഘടനാപരമായ ബന്ധവും വിവരിക്കുന്നു. ഇത് വിവരങ്ങളുടെ ഒരു ഭാഗം നഷ്ടപ്പെടുന്നതിന് കാരണമാകുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ കൂടുതൽ അനുയോജ്യം, നിലവിലുള്ള ഫീച്ചർ ഡിറ്റക്ഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ കാര്യക്ഷമതയുടെ കാര്യത്തിൽ ആവശ്യകതകളാണ്, കണക്കുകൂട്ടലിന്റെ തുക വലുതാണ്.