ఫేస్ రికగ్నిషన్ అటెండెన్స్ టెక్నాలజీ యొక్క మూడు అల్గోరిథంలు మీకు తెలుసా?

ఫేస్ రికగ్నిషన్ అటెండెన్స్ టెక్నాలజీ మొదట ఫేస్ సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది మరియు పాదచారుల ప్రకరణం యొక్క గేటులోకి ప్రవేశించేటప్పుడు మరియు నిష్క్రమించేటప్పుడు ఫేస్ డేటాబేస్ తో పోల్చి చూస్తుంది. పోలిక విజయవంతమైతే, గేట్ తెరవబడుతుంది. ఫేస్ రికగ్నిషన్ అటెండెన్స్ యాక్సెస్ కంట్రోల్ ఎక్విప్మెంట్ పై వినియోగదారు యొక్క డేటా పోలికపై నిర్వహణ ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఛానెల్ నియంత్రణ ప్రాంతంలోకి ప్రవేశించే మరియు నిష్క్రమించే సిబ్బంది యొక్క స్వయంచాలక నిర్వహణను పూర్తిగా గ్రహించడానికి కంప్యూటర్ నేపథ్య ప్రాసెసింగ్ సాధనంగా ఉపయోగించబడుతుంది అదే సమయంలో, ఇది వినియోగదారు రిజిస్ట్రేషన్ రికార్డ్ ప్రకారం త్వరగా మరియు స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి అవుతుంది. వినియోగదారులకు అవసరమైన సమయం వంటి వివిధ సార్టింగ్ పరిస్థితుల ప్రకారం యాక్సెస్ కంట్రోల్ రికార్డులు మరియు నివేదికలను ఎగుమతి చేయవచ్చు, ఇది నిర్వాహకులకు రికార్డులను ప్రశ్నించడానికి సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది మరియు అంతర్గత సిబ్బందికి ఆటోమేటిక్ హాజరు వ్యవస్థగా కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

ప్రధాన స్రవంతి ముఖ గుర్తింపు హాజరు వ్యవస్థలను ప్రాథమికంగా మూడు వర్గాలుగా వర్గీకరించవచ్చు, అవి: రేఖాగణిత లక్షణాల ఆధారంగా పద్ధతులు, టెంప్లేట్లు మరియు మోడళ్ల ఆధారంగా పద్ధతుల ఆధారంగా పద్ధతులు.
1. రేఖాగణిత లక్షణాల ఆధారంగా పద్ధతి ప్రారంభ మరియు సాంప్రదాయ పద్ధతి, మరియు సాధారణంగా మంచి ఫలితాలను సాధించడానికి ఇతర అల్గారిథమ్‌లతో కలపాలి.
.
3. మోడల్-ఆధారిత పద్ధతుల్లో దాచిన మార్కోవ్ నమూనాలు, క్రియాశీల ఆకార నమూనాలు మరియు క్రియాశీల ప్రదర్శన నమూనాల ఆధారంగా పద్ధతులు ఉన్నాయి.
మానవ ముఖం కళ్ళు, ముక్కు, నోరు మరియు గడ్డం వంటి భాగాలతో కూడి ఉంటుంది. ఈ భాగాల ఆకారం, పరిమాణం మరియు నిర్మాణంలో వివిధ తేడాలు ప్రపంచంలోని ప్రతి మానవ ముఖం చాలా భిన్నంగా ఉన్నందున ఇది ఖచ్చితంగా ఉంది. అందువల్ల, ఈ భాగాల ఆకారం మరియు నిర్మాణ సంబంధం యొక్క రేఖాగణిత వివరణ, ముఖ గుర్తింపు హాజరు యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణంగా ఉపయోగించవచ్చు.
రేఖాగణిత లక్షణాలు మొదట మానవ ముఖం యొక్క ప్రొఫైల్‌ను వివరించడానికి మరియు గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడ్డాయి. మొదట, ప్రొఫైల్ వక్రరేఖ ప్రకారం అనేక ముఖ్యమైన పాయింట్లు నిర్ణయించబడతాయి మరియు దూరం, కోణం మొదలైన గుర్తింపు కోసం ఫీచర్ కొలమానాల సమితి ఈ ముఖ్యమైన పాయింట్ల నుండి తీసుకోబడింది. జియా మరియు ఇతరులు. డిగ్రీ మ్యాప్‌లోని లైన్ దగ్గర సమగ్ర ప్రొజెక్షన్ సైడ్ ప్రొఫైల్ మ్యాప్‌ను అనుకరించడానికి చాలా నవల పద్ధతి.
ఫ్రంటల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ మరియు హాజరు వ్యవస్థల కోసం రేఖాగణిత లక్షణాలను ఉపయోగించడం సాధారణంగా కళ్ళు, నోరు మరియు ముక్కు వంటి ముఖ్యమైన ఫీచర్ పాయింట్ల స్థానాలను సంగ్రహిస్తుంది మరియు కళ్ళు వంటి ముఖ్యమైన అవయవాల యొక్క రేఖాగణిత ఆకారాలు వర్గీకరణ లక్షణాలుగా, కానీ రేఖాగణిత లక్షణ వెలికితీత యొక్క ఖచ్చితత్వం జరిగింది ప్రయోగాత్మకంగా పరీక్షించబడింది. పరిశోధన, ఫలితాలు ఆశాజనకంగా లేవు.
వికృతమైన టెంప్లేట్ పద్ధతిని రేఖాగణిత లక్షణ పద్ధతి యొక్క మెరుగుదలగా పరిగణించవచ్చు. దీని ప్రాథమిక ఆలోచన ఏమిటంటే: సర్దుబాటు పారామితులతో అవయవ నమూనాను రూపొందించండి, శక్తి ఫంక్షన్‌ను నిర్వచించండి మరియు మోడల్ పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా శక్తి ఫంక్షన్‌ను తగ్గించండి. ఈ సమయంలో, మోడల్ పారామితులు అవయవం యొక్క రేఖాగణిత లక్షణాలు.
ఈ పద్ధతి యొక్క ఆలోచన చాలా బాగుంది, కాని రెండు సమస్యలు ఉన్నాయి. ఒకటి, శక్తి పనితీరులో వివిధ ఖర్చుల యొక్క వెయిటింగ్ గుణకాలు అనుభవం ద్వారా మాత్రమే నిర్ణయించబడతాయి, ఇది ప్రోత్సహించడం కష్టం. మరొకటి ఏమిటంటే, ఎనర్జీ ఫంక్షన్ ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ చాలా సమయం తీసుకుంటుంది మరియు ఆచరణలో దరఖాస్తు చేయడం కష్టం. ఫేస్ ప్రాతినిధ్యం ముఖం యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాల వివరణను సాధించగలదు, కానీ దీనికి చాలా ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ మరియు చక్కటి పారామితి ఎంపిక అవసరం. అదే సమయంలో, సాధారణ రేఖాగణిత లక్షణాల ఉపయోగం స్థానిక సూక్ష్మ లక్షణాలను విస్మరించి, భాగాల యొక్క ప్రాథమిక ఆకారం మరియు నిర్మాణ సంబంధాన్ని మాత్రమే వివరిస్తుంది. ఇది సమాచారంలో కొంత భాగాన్ని కోల్పోవటానికి కారణమవుతుంది, ఇది కఠినమైన వర్గీకరణకు మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది, మరియు ప్రస్తుత ఫీచర్ పాయింట్ డిటెక్షన్ టెక్నాలజీ సామర్థ్యాన్ని సామర్థ్యాన్ని తీర్చడానికి దూరంగా ఉంది మరియు గణన మొత్తం కూడా పెద్దది.