คุณรู้สามอัลกอริทึมของเทคโนโลยีการเข้าร่วมการจดจำใบหน้าหรือไม่?

เทคโนโลยีการเข้าร่วมการจดจำใบหน้าเป็นครั้งแรกรวบรวมข้อมูลหน้าและเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลใบหน้าเมื่อเข้าและออกจากประตูของทางเดินเท้า หากการเปรียบเทียบสำเร็จประตูจะเปิดขึ้น การจัดการจะขึ้นอยู่กับการเปรียบเทียบข้อมูลของผู้ใช้ในอุปกรณ์ควบคุมการเข้าร่วมการรับรู้การจดจำใบหน้าและคอมพิวเตอร์ใช้เป็นเครื่องมือประมวลผลพื้นหลังเพื่อตระหนักถึงการจัดการอัตโนมัติของบุคลากรที่เข้ามาและออกจากพื้นที่ควบคุมช่องสัญญาณและที่ เวลาเดียวกันก็สามารถสร้างได้อย่างรวดเร็วและโดยอัตโนมัติตามบันทึกการลงทะเบียนผู้ใช้ บันทึกการควบคุมการเข้าถึงและรายงานสามารถส่งออกตามเงื่อนไขการเรียงลำดับต่าง ๆ เช่นเวลาที่ผู้ใช้ต้องการซึ่งสะดวกสำหรับผู้จัดการในการสืบค้นบันทึกและยังสามารถใช้เป็นระบบการเข้าร่วมอัตโนมัติสำหรับพนักงานภายใน

ระบบการเข้าร่วมการจดจำใบหน้าหลักโดยทั่วไปสามารถแบ่งออกเป็นสามหมวดหมู่ ได้แก่ : วิธีการตามคุณสมบัติทางเรขาคณิตวิธีการตามเทมเพลตและวิธีการตามโมเดล
1. วิธีการที่ใช้คุณสมบัติทางเรขาคณิตเป็นวิธีการที่เนิ่นๆและแบบดั้งเดิมและมักจะต้องรวมกับอัลกอริทึมอื่น ๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
2. วิธีการตามเทมเพลตสามารถแบ่งออกเป็นวิธีการตามการจับคู่สหสัมพันธ์, วิธี eigenface, วิธีการวิเคราะห์การจำแนกเชิงเส้น, วิธีการสลายตัวของค่าเอกพจน์, วิธีการเครือข่ายประสาท, วิธีการจับคู่การเชื่อมต่อแบบไดนามิก ฯลฯ
3. วิธีการที่ใช้โมเดลรวมถึงวิธีการที่ใช้โมเดล Markov ที่ซ่อนอยู่, โมเดลรูปร่างที่ใช้งานอยู่และแบบจำลองลักษณะที่ใช้งานอยู่
ใบหน้าของมนุษย์ประกอบด้วยส่วนต่าง ๆ เช่นดวงตาจมูกปากและคาง มันเป็นเพราะความแตกต่างต่าง ๆ ในรูปร่างขนาดและโครงสร้างของชิ้นส่วนเหล่านี้ที่ใบหน้ามนุษย์ทุกคนในโลกแตกต่างกันมาก ดังนั้นคำอธิบายทางเรขาคณิตของรูปร่างและความสัมพันธ์เชิงโครงสร้างของชิ้นส่วนเหล่านี้สามารถใช้เป็นคุณสมบัติที่สำคัญของการเข้าร่วมการจดจำใบหน้า
คุณลักษณะทางเรขาคณิตถูกใช้เป็นครั้งแรกเพื่ออธิบายและจดจำโปรไฟล์ของใบหน้ามนุษย์ ขั้นแรกให้มีการกำหนดจุดสำคัญจำนวนหนึ่งตามเส้นโค้งโปรไฟล์และชุดของตัวชี้วัดคุณสมบัติสำหรับการรับรู้เช่นระยะทางมุม ฯลฯ ได้มาจากจุดสำคัญเหล่านี้ Jia et al. การฉายภาพรวมใกล้กับเส้นในแผนที่ระดับเป็นวิธีที่แปลกใหม่มากในการจำลองแผนที่โปรไฟล์ด้านข้าง
การใช้คุณสมบัติทางเรขาคณิตสำหรับการจดจำใบหน้าด้านหน้าและระบบการเข้าร่วมโดยทั่วไปจะแยกตำแหน่งของจุดคุณสมบัติที่สำคัญเช่นดวงตาปากและจมูกและรูปทรงเรขาคณิตของอวัยวะสำคัญเช่นดวงตาเป็นคุณสมบัติการจำแนกประเภท แต่ความแม่นยำของการแยกคุณลักษณะทางเรขาคณิต ทดสอบทดลอง การวิจัยผลลัพธ์ไม่ได้มองโลกในแง่ดี
วิธีเทมเพลตที่เปลี่ยนรูปได้ถือได้ว่าเป็นการปรับปรุงวิธีการใช้คุณสมบัติทางเรขาคณิต แนวคิดพื้นฐานคือ: ออกแบบโมเดลอวัยวะที่มีพารามิเตอร์ที่ปรับได้กำหนดฟังก์ชั่นพลังงานและลดฟังก์ชั่นพลังงานโดยการปรับพารามิเตอร์แบบจำลอง ในเวลานี้พารามิเตอร์โมเดลเป็นคุณสมบัติทางเรขาคณิตของอวัยวะ
แนวคิดของวิธีนี้ดีมาก แต่มีสองปัญหา หนึ่งคือค่าสัมประสิทธิ์การถ่วงน้ำหนักของค่าใช้จ่ายต่าง ๆ ในฟังก์ชั่นพลังงานสามารถกำหนดได้จากประสบการณ์ซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะส่งเสริม อีกอย่างคือกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชั่นพลังงานใช้เวลานานมากและยากที่จะนำไปใช้ในทางปฏิบัติ การเป็นตัวแทนของใบหน้าสามารถบรรลุคำอธิบายของคุณสมบัติเด่นของใบหน้า แต่ต้องมีการเลือกพารามิเตอร์ล่วงหน้าและการเลือกที่ดีจำนวนมาก ในเวลาเดียวกันการใช้คุณสมบัติทางเรขาคณิตทั่วไปจะอธิบายเฉพาะรูปร่างพื้นฐานและความสัมพันธ์เชิงโครงสร้างของชิ้นส่วนโดยไม่สนใจคุณสมบัติที่ลึกซึ้งในท้องถิ่น มันทำให้การสูญเสียส่วนหนึ่งของข้อมูลซึ่งเหมาะสมกว่าสำหรับการจำแนกประเภทคร่าวๆและเทคโนโลยีการตรวจจับจุดคุณสมบัติที่มีอยู่นั้นยังห่างไกลจากความต้องการในแง่ของประสิทธิภาพและปริมาณการคำนวณก็มีขนาดใหญ่เช่นกัน