શું તમે ચહેરાની માન્યતા હાજરી તકનીકના ત્રણ અલ્ગોરિધમ્સ જાણો છો?

ફેસ રેકગ્નિશન એટેન્ડન્સ ટેકનોલોજી પ્રથમ ચહેરો માહિતી એકત્રિત કરે છે, અને પદયાત્રીઓના પેસેજના ગેટમાં પ્રવેશ કરતી વખતે અને બહાર નીકળતી વખતે ફેસ ડેટાબેસ સાથે તેની તુલના કરે છે. જો સરખામણી સફળ છે, તો ગેટ ખોલવામાં આવે છે. મેનેજમેન્ટ ફેસ રેકગ્નિશન એટેન્ડન્સ control ક્સેસ કંટ્રોલ ઇક્વિપમેન્ટ્સ પરના વપરાશકર્તાની ડેટાની તુલના પર આધારિત છે, અને કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ બેકગ્રાઉન્ડ પ્રોસેસિંગ ટૂલ તરીકે થાય છે, તે કર્મચારીઓના સ્વચાલિત મેનેજમેન્ટને સંપૂર્ણ રીતે સાકાર કરવા અને ચેનલ નિયંત્રણ ક્ષેત્રમાં બહાર નીકળતાં, અને તેના પર ઉપયોગમાં લેવાય છે. તે જ સમયે, તે વપરાશકર્તા નોંધણી રેકોર્ડ અનુસાર ઝડપથી અને આપમેળે પેદા થઈ શકે છે. Control ક્સેસ કંટ્રોલ રેકોર્ડ્સ અને અહેવાલો વિવિધ સ ing ર્ટિંગ શરતો અનુસાર નિકાસ કરી શકાય છે જેમ કે વપરાશકર્તાઓ દ્વારા જરૂરી સમય, જે મેનેજરો માટે રેકોર્ડ્સ ક્વેરી કરવા માટે અનુકૂળ છે, અને આંતરિક સ્ટાફ માટે સ્વચાલિત હાજરી સિસ્ટમ તરીકે પણ વાપરી શકાય છે.

મુખ્ય પ્રવાહની ચહેરો માન્યતા હાજરી સિસ્ટમો મૂળભૂત રીતે ત્રણ કેટેગરીમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે, એટલે કે: ભૌમિતિક સુવિધાઓ પર આધારિત પદ્ધતિઓ, નમૂનાઓ પર આધારિત નમૂનાઓ અને પદ્ધતિઓ પર આધારિત પદ્ધતિઓ.
1. ભૌમિતિક સુવિધાઓ પર આધારિત પદ્ધતિ એ પ્રારંભિક અને પરંપરાગત પદ્ધતિ છે, અને વધુ સારા પરિણામો પ્રાપ્ત કરવા માટે સામાન્ય રીતે અન્ય અલ્ગોરિધમ્સ સાથે જોડવાની જરૂર છે.
2. નમૂના-આધારિત પદ્ધતિઓને સહસંબંધ મેચિંગ, ઇગનફેસ પદ્ધતિઓ, રેખીય ભેદભાવ વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ, એકવચન મૂલ્ય વિઘટન પદ્ધતિઓ, ન્યુરલ નેટવર્ક પદ્ધતિઓ, ગતિશીલ કનેક્શન મેચિંગ પદ્ધતિઓ, વગેરેના આધારે પદ્ધતિઓમાં વહેંચી શકાય છે.
Model. મોડેલ-આધારિત પદ્ધતિઓમાં છુપાયેલા માર્કોવ મોડેલો, સક્રિય આકાર મોડેલો અને સક્રિય દેખાવ મોડેલોના આધારે પદ્ધતિઓ શામેલ છે.
માનવ ચહેરો આંખો, નાક, મોં અને રામરામ જેવા ભાગોથી બનેલો છે. આ ભાગોના આકાર, કદ અને બંધારણમાં વિવિધ તફાવતોને કારણે તે ચોક્કસપણે છે કે વિશ્વના દરેક માનવ ચહેરા ખૂબ જ અલગ છે. તેથી, આ ભાગોના આકાર અને માળખાકીય સંબંધનું ભૌમિતિક વર્ણન, ચહેરાની ઓળખની હાજરીની મહત્વપૂર્ણ સુવિધા તરીકે ઉપયોગ કરી શકાય છે.
ભૌમિતિક સુવિધાઓનો ઉપયોગ માનવ ચહેરાની પ્રોફાઇલને વર્ણવવા અને ઓળખવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો. પ્રથમ, ઘણા મુખ્ય મુદ્દાઓ પ્રોફાઇલ વળાંક અનુસાર નક્કી કરવામાં આવે છે, અને અંતર, કોણ, વગેરે જેવા માન્યતા માટે સુવિધા મેટ્રિક્સનો સમૂહ આ મુખ્ય મુદ્દાઓ પરથી લેવામાં આવ્યો છે. જિયા એટ અલ. ડિગ્રી નકશામાં લાઇનની નજીક અભિન્ન પ્રક્ષેપણ એ બાજુની પ્રોફાઇલ નકશાને અનુકરણ કરવા માટે એક ખૂબ જ નવીન પદ્ધતિ છે.
આગળના ચહેરાની ઓળખ અને હાજરી પ્રણાલીઓ માટે ભૌમિતિક સુવિધાઓનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે આંખો, મોં અને નાક જેવા મહત્વપૂર્ણ લક્ષણ બિંદુઓની સ્થિતિ અને વર્ગીકરણ સુવિધાઓ જેવા આંખો જેવા મહત્વપૂર્ણ અવયવોના ભૌમિતિક આકારો, પરંતુ ભૌમિતિક સુવિધા નિષ્કર્ષણની ચોકસાઈને કા ract ે છે પ્રાયોગિક પરીક્ષણ. સંશોધન, પરિણામો આશાવાદી નથી.
વિકૃત નમૂના પદ્ધતિને ભૌમિતિક સુવિધા પદ્ધતિના સુધારણા તરીકે ગણી શકાય. તેનો મૂળ વિચાર છે: એડજસ્ટેબલ પરિમાણો સાથે ઓર્ગન મોડેલ ડિઝાઇન કરો, energy ર્જા કાર્યને વ્યાખ્યાયિત કરો અને મોડેલ પરિમાણોને સમાયોજિત કરીને energy ર્જા કાર્યને ઘટાડવું. આ સમયે, મોડેલ પરિમાણો અંગની ભૌમિતિક સુવિધાઓ તરીકે છે.
આ પદ્ધતિનો વિચાર ખૂબ સારો છે, પરંતુ ત્યાં બે સમસ્યાઓ છે. એક એ છે કે energy ર્જા કાર્યમાં વિવિધ ખર્ચના વજનના ગુણાંક ફક્ત અનુભવ દ્વારા નક્કી કરી શકાય છે, જેને પ્રોત્સાહન આપવું મુશ્કેલ છે. બીજો એ છે કે energy ર્જા કાર્ય optim પ્ટિમાઇઝેશન પ્રક્રિયા ખૂબ સમય માંગી લે છે અને વ્યવહારમાં લાગુ કરવું મુશ્કેલ છે. ચહેરો રજૂઆત ચહેરાની મુખ્ય સુવિધાઓનું વર્ણન પ્રાપ્ત કરી શકે છે, પરંતુ તેમાં ઘણી પૂર્વ-પ્રક્રિયા અને સુંદર પરિમાણ પસંદગીની જરૂર છે. તે જ સમયે, સામાન્ય ભૌમિતિક સુવિધાઓનો ઉપયોગ ફક્ત સ્થાનિક સૂક્ષ્મ સુવિધાઓને અવગણીને, ભાગોના મૂળભૂત આકાર અને માળખાકીય સંબંધનું વર્ણન કરે છે. તે માહિતીના ભાગના નુકસાનનું કારણ બને છે, જે રફ વર્ગીકરણ માટે વધુ યોગ્ય છે, અને હાલની સુવિધા પોઇન્ટ ડિટેક્શન ટેકનોલોજી કાર્યક્ષમતાના સંદર્ભમાં આવશ્યકતાઓને પૂર્ણ કરવાથી દૂર છે, અને ગણતરીની માત્રા પણ મોટી છે.