શું તમે ચહેરાની માન્યતા હાજરી તકનીકના ત્રણ અલ્ગોરિધમ્સ જાણો છો?

ફેસ રેકગ્નિશન એટેન્ડન્સ ટેકનોલોજી પ્રથમ ચહેરો માહિતી એકત્રિત કરે છે, અને જ્યારે એટેન્ડન્સ મશીન પદયાત્રીઓના માર્ગમાં પ્રવેશ કરે છે અને બહાર નીકળી જાય છે ત્યારે ફેસ ડેટાબેસ સાથે તેની તુલના કરે છે. જો સરખામણી સફળ છે, તો હાજરી મશીન ખુલશે; જો સરખામણી નિષ્ફળ થાય, તો હાજરી મશીન ખુલશે નહીં; મેનેજમેન્ટ ફેસ રેકગ્નિશન એટેન્ડન્સ control ક્સેસ કંટ્રોલ ઇક્વિપમેન્ટ્સ પરના વપરાશકર્તાની ડેટાની તુલના પર આધારિત છે, અને ચેનલ નિયંત્રણ ક્ષેત્રમાં પ્રવેશતા અને બહાર નીકળનારા કર્મચારીઓના સ્વચાલિત સંચાલનને સંપૂર્ણ રીતે અનુભૂતિ કરવા માટે કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ પૃષ્ઠભૂમિ પ્રોસેસિંગ ટૂલ તરીકે થાય છે. તે જ સમયે, વપરાશકર્તા નોંધણી રેકોર્ડ્સ અનુસાર, તે ઝડપથી અને આપમેળે control ક્સેસ કંટ્રોલ રેકોર્ડ રિપોર્ટ્સ પેદા કરી શકે છે જે સમય જેવી વિવિધ સ ing ર્ટિંગ શરતો અનુસાર નિકાસ કરી શકાય છે, જે મેનેજરો માટે રેકોર્ડ્સ ક્વેરી કરવા માટે અનુકૂળ છે, અને તેનો ઉપયોગ પણ કરી શકાય છે આંતરિક સ્ટાફ માટે સ્વચાલિત હાજરી સિસ્ટમ.

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 સામાન્ય રીતે વધુ સારા પરિણામો માટે અન્ય એલ્ગોરિધમ્સ 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.
ભૂમિતિ આધારિત પદ્ધતિઓ
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 સૌ પ્રથમ માનવ ચહેરાની પ્રોફાઇલના વર્ણન અને માન્યતામાં કરવામાં આવ્યો હતો. પ્રથમ, પ્રોફાઇલ વળાંક અનુસાર સંખ્યાબંધ મુખ્ય મુદ્દાઓ નક્કી કરવામાં આવ્યા હતા, અને અંતર અને એંગલ જેવા માન્યતા માટેના લક્ષણ મેટ્રિક્સનો સમૂહ આ મુખ્ય મુદ્દાઓ પરથી લેવામાં આવ્યો છે. તે ખૂબ જ નવીન પદ્ધતિ છે જે જિયા એટ અલ. આગળની ગ્રે ઇમેજની લાઇનની નજીકના અભિન્ન પ્રક્ષેપણ દ્વારા સાઇડ પ્રોફાઇલ છબીનું અનુકરણ કરો.
ફ્રન્ટલ ફેસ રેકગ્નિશન એટેન્ડન્સ સિસ્ટમ 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 લક્ષણ નિષ્કર્ષણની કામગીરીની તપાસ કરવામાં આવે છે. પ્રાયોગિક રૂપે. સંશોધન, પરિણામો આશાવાદી નથી.
વિકૃત નમૂના પદ્ધતિને ભૌમિતિક સુવિધા પદ્ધતિના સુધારણા તરીકે ગણી શકાય. તેનો મૂળ વિચાર એ છે કે એડજસ્ટેબલ પરિમાણો (એટલે ​​કે, એક વિકૃત નમૂના) સાથે ઓર્ગન મોડેલની રચના કરવી, energy ર્જા કાર્યને વ્યાખ્યાયિત કરવું અને મોડેલ પરિમાણોને સમાયોજિત કરીને energy ર્જા કાર્યને ઘટાડવું. આ સમયે મોડેલ પરિમાણોનો ઉપયોગ અંગની ભૌમિતિક સુવિધાઓ તરીકે થાય છે.
આ પદ્ધતિનો વિચાર ખૂબ સારો છે, પરંતુ ત્યાં બે સમસ્યાઓ છે. એક તે છે કે energy ર્જા કાર્યમાં વિવિધ ખર્ચના વજનના ગુણાંક ફક્ત પ્રયોગમૂલક રીતે નક્કી કરી શકાય છે, જેને લોકપ્રિય બનાવવાનું મુશ્કેલ છે. બીજો એ છે કે energy ર્જા કાર્યની optim પ્ટિમાઇઝેશન પ્રક્રિયા ખૂબ સમય માંગી લે છે અને વ્યવહારમાં લાગુ કરવી મુશ્કેલ છે. પરિમાણ આધારિત ચહેરો રજૂઆત ચહેરાની મુખ્ય સુવિધાઓનું વર્ણન પ્રાપ્ત કરી શકે છે, પરંતુ તેમાં પ્રી-પ્રોસેસિંગ અને ફાઇન પેરામીટર પસંદગીની ઘણી જરૂર છે. તે જ સમયે, સામાન્ય ભૌમિતિક સુવિધાઓનો ઉપયોગ ફક્ત ઘટકોના મૂળભૂત આકાર અને માળખાકીય સંબંધનું વર્ણન કરે છે, સ્થાનિક સૂક્ષ્મ સુવિધાઓને અવગણે છે, પરિણામે માહિતીના ભાગની ખોટ થાય છે, જે રફ વર્ગીકરણ માટે વધુ યોગ્ય છે