ఫేస్ రికగ్నిషన్ అటెండెన్స్ టెక్నాలజీ యొక్క మూడు అల్గోరిథంలు మీకు తెలుసా?

ఫేస్ రికగ్నిషన్ అటెండెన్స్ టెక్నాలజీ మొదట ఫేస్ సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది మరియు హాజరు యంత్రం ప్రవేశించినప్పుడు మరియు పాదచారుల మార్గాల్లో నుండి నిష్క్రమించినప్పుడు ఫేస్ డేటాబేస్ తో పోలుస్తుంది. పోలిక విజయవంతమైతే, హాజరు యంత్రం తెరవబడుతుంది; పోలిక విఫలమైతే, హాజరు యంత్రం తెరవదు; ఫేస్ రికగ్నిషన్ అటెండెన్స్ యాక్సెస్ కంట్రోల్ ఎక్విప్మెంట్ పై వినియోగదారు యొక్క డేటా పోలికపై నిర్వహణ ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఛానెల్ నియంత్రణ ప్రాంతంలోకి ప్రవేశించే మరియు నిష్క్రమించే సిబ్బంది యొక్క ఆటోమేటిక్ మేనేజ్‌మెంట్ పూర్తిగా గ్రహించడానికి కంప్యూటర్ నేపథ్య ప్రాసెసింగ్ సాధనంగా ఉపయోగించబడుతుంది. అదే సమయంలో, యూజర్ రిజిస్ట్రేషన్ రికార్డుల ప్రకారం, ఇది సమయం వంటి వివిధ సార్టింగ్ పరిస్థితుల ప్రకారం ఎగుమతి చేయగల యాక్సెస్ కంట్రోల్ రికార్డ్ నివేదికలను త్వరగా మరియు స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేయగలదు, ఇది నిర్వాహకులకు రికార్డులను ప్రశ్నించడానికి సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది మరియు దీనిని కూడా ఉపయోగించవచ్చు అంతర్గత సిబ్బందికి ఆటోమేటిక్ హాజరు వ్యవస్థ.

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 పొందడానికి ఇతర అల్గారిథమ్‌లతో కలపడం అవసరం;
.
3. మోడల్-ఆధారిత పద్ధతుల్లో దాచిన మార్కోవ్ నమూనాలు, క్రియాశీల ఆకార నమూనాలు మరియు క్రియాశీల ప్రదర్శన నమూనాల ఆధారంగా పద్ధతులు ఉన్నాయి.
జ్యామితి-ఆధారిత పద్ధతులు
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.
మానవ ముఖం యొక్క ప్రొఫైల్ యొక్క వివరణ మరియు గుర్తింపులో రేఖాగణిత లక్షణాలు మొదట ఉపయోగించబడ్డాయి. మొదట, ప్రొఫైల్ కర్వ్ ప్రకారం అనేక ముఖ్యమైన పాయింట్లు నిర్ణయించబడ్డాయి మరియు దూరం మరియు కోణం వంటి గుర్తింపు కోసం ఫీచర్ మెట్రిక్‌ల సమితి ఈ ముఖ్యమైన పాయింట్ల నుండి తీసుకోబడింది. ఇది చాలా వినూత్న పద్ధతి, ఇది జియా మరియు ఇతరులు. ఫ్రంటల్ గ్రే ఇమేజ్‌లోని లైన్ దగ్గర సమగ్ర ప్రొజెక్షన్ ద్వారా సైడ్ ప్రొఫైల్ చిత్రాన్ని అనుకరించండి.
ఫ్రంటల్ ఫేస్ రికగ్నిషన్ అటెండెన్స్ సిస్టమ్ 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 పనితీరు పరీక్షించబడింది ప్రయోగాత్మకంగా. పరిశోధన, ఫలితాలు ఆశాజనకంగా లేవు.
వికృతమైన టెంప్లేట్ పద్ధతిని రేఖాగణిత లక్షణ పద్ధతి యొక్క మెరుగుదలగా పరిగణించవచ్చు. సర్దుబాటు చేయగల పారామితులతో ఆర్గాన్ మోడల్‌ను రూపొందించడం దీని ప్రాథమిక ఆలోచన (అనగా, వైకల్య టెంప్లేట్), శక్తి ఫంక్షన్‌ను నిర్వచించడం మరియు మోడల్ పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా శక్తి పనితీరును తగ్గించడం. ఈ సమయంలో మోడల్ పారామితులను అవయవం యొక్క రేఖాగణిత లక్షణాలుగా ఉపయోగిస్తారు.
ఈ పద్ధతి యొక్క ఆలోచన చాలా బాగుంది, కాని రెండు సమస్యలు ఉన్నాయి. ఒకటి, శక్తి పనితీరులో వివిధ ఖర్చుల యొక్క వెయిటింగ్ గుణకాలు అనుభవపూర్వకంగా మాత్రమే నిర్ణయించబడతాయి, ఇది ప్రాచుర్యం పొందడం కష్టం. మరొకటి ఏమిటంటే, శక్తి ఫంక్షన్ యొక్క ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ చాలా సమయం తీసుకుంటుంది మరియు ఆచరణలో దరఖాస్తు చేయడం కష్టం. పారామితి-ఆధారిత ముఖ ప్రాతినిధ్యం ముఖం యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాల వివరణను సాధించగలదు, అయితే దీనికి చాలా ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ మరియు చక్కటి పారామితి ఎంపిక అవసరం. అదే సమయంలో, సాధారణ రేఖాగణిత లక్షణాల ఉపయోగం భాగాల యొక్క ప్రాథమిక ఆకారం మరియు నిర్మాణ సంబంధాన్ని మాత్రమే వివరిస్తుంది, స్థానిక సూక్ష్మ లక్షణాలను విస్మరిస్తుంది, దీని ఫలితంగా సమాచారంలో కొంత భాగాన్ని కోల్పోతారు, ఇది కఠినమైన వర్గీకరణకు మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది