ഫെയ്സ് റെസിഡൻസ് ഹാജർ ടെക്നോളജിയുടെ മൂന്ന് ആൽഗോരിതം നിങ്ങൾക്കറിയാമോ?

മുഖം തിരിച്ചറിയൽ അറ്റൻഡൻസ് ടെക്നോളജി ആദ്യം മുഖാമുഖം ശേഖരിക്കുന്നു, ഒപ്പം ഹാജർ മെഷീൻ പ്രവേശിച്ച് കാൽനടയാത്രക്കാര പാതയിലൂടെ പുറത്തുകടക്കുമ്പോൾ ഇത് താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. താരതമ്യം വിജയകരമാണെങ്കിൽ, ഹാജർ മെഷീൻ തുറക്കും; താരതമ്യം പരാജയപ്പെട്ടാൽ, ഹാജർ മെഷീൻ തുറക്കില്ല; മുഖത്തിന്റെ തിരിച്ചറിയൽ ആക്സസ് കൺട്രോൾ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഉപയോക്താവിന്റെ ഡാറ്റ താരതമ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, കൂടാതെ ചാനൽ നിയന്ത്രണ മേഖലയിലെ യാന്ത്രിക കൈമാറ്റം പൂർണ്ണമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള പശ്ചാത്തല പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപകരണമായി കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതേ സമയം, ഉപയോക്തൃ രജിസ്ട്രേഷൻ റെക്കോർഡുകൾ അനുസരിച്ച്, ഇത് വേഗത്തിൽ ആക്സസ് കൺട്രോൾ റെക്കോർഡ് റിപ്പോർട്ടുകൾ പ്രകാരം, അത് അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിവിധ തരംതിരണ വ്യവസ്ഥകൾക്കനുസൃതമായി കയറ്റുമതി ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് അന്വേഷിക്കാനും ഒപ്പം ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും ആന്തരിക സ്റ്റാഫിനുള്ള ഒരു യാന്ത്രിക ഹാജർ സംവിധാനം.

മുഖ്യധാരാ നേരിടുന്ന തിരിച്ചറിയൽ സമ്പ്രദായത്തെ അടിസ്ഥാനപരമായി മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കാം, അതായത്: ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾ, മോഡലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികളും രീതികളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾ.
1. ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതി ആദ്യത്തേതും പരമ്പരാഗതവുമായ ഒരു രീതിയാണ്, സാധാരണയായി മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് 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.
ജ്യാമിതി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾ
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 പ്രൊഫൈലിന്റെ വിവരണത്തിലും അംഗീകാരത്തിലും ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകൾ ആദ്യമായി ഉപയോഗിച്ചു. ആദ്യം, നിരവധി പ്രധാന പോയിന്റുകൾ നിർണ്ണയിക്കപ്പെട്ടു, കൂടാതെ, ദൂരവും ആംഗിളും പോലുള്ള അംഗീകാരത്തിനുള്ള ഒരു കൂട്ടം സവിശേഷത അളവും ഈ പ്രധാന പോയിന്റുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞു. ഇത് വളരെ നൂതന രീതിയാണ്, അത് ജിയ മറ്റുള്ളവരും. ഫ്രണ്ടൽ ഗ്രേ ഇമേജിലെ വരിക്ക് സമീപമുള്ള ഇന്റഗ്രൽ പ്രൊജക്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സൈഡ് പ്രൊഫൈൽ ഇമേജ് അനുകരിക്കുക.
ഫ്രണ്ടൽ ഫെയ്സ് റെസിഡിഷൻ ഹാജർ സംവിധാനത്തിനായി ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു പരീക്ഷണാത്മകമായി. ഗവേഷണം, ഫലങ്ങൾ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമല്ല.
വികലമായ ടെംപ്ലേറ്റ് രീതി ജ്യാമിതീയ സവിശേഷത രീതി മെച്ചപ്പെടുത്താം. ക്രമീകരിക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുള്ള ഒരു അവയവ മാതൃക രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ അടിസ്ഥാന ആശയം (അതായത്, ഒരു energy ർജ്ജ പ്രവർത്തനം നിർവചിക്കുക, മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിച്ച് energy ർജ്ജ പ്രവർത്തനം കുറയ്ക്കുക. ഈ സമയത്ത് മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ അവയവത്തിന്റെ ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ രീതി എന്ന ആശയം വളരെ നല്ലതാണ്, പക്ഷേ രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്. ഒന്ന്, എനർജി ഫംഗ്ഷനിലെ വിവിധ ചെലവുകളുടെ ഭാരം ഗുഫിംഗുകൾ അനുഭവപരമായി നിർണ്ണയിക്കാൻ മാത്രമേ കഴിയൂ, അത് ജനപ്രിയവൽക്കരിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. മറ്റൊന്ന് energy ർജ്ജ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയ വളരെ സമയമെടുക്കും, പ്രായോഗികമായി അപേക്ഷിക്കാൻ പ്രയാസമാണ് എന്നതാണ്. പാരാമീറ്റർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മുഖാനിർമ്മാണത്തിന് മുഖത്തിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ച് ഒരു വിവരണം നേടാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഇതിന് ധാരാളം പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്, മികച്ച പാരാമീറ്റർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ആവശ്യമാണ്. അതേസമയം, ജനറൽ ജ്യാമിതീയ സവിശേഷതകളുടെ ഉപയോഗം ഘടകങ്ങളുടെ ആകൃതിയും പ്രാദേശിക സൂക്ഷ്മമായ സവിശേഷതകളെ അവഗണിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി, പരുക്കൻ വർഗ്ഗീകരണത്തിന് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായ വിവരങ്ങളുടെ നഷ്ടം