Apa sampeyan ngerti telung algoritma teknologi rakyat pangenalan pangenalan?

Teknologi rawuh pangenalan pangenalan pisanan nglumpukake informasi pasuryan, lan mbandhingake database pasuryan nalika mlebu lan metu gapura saka wacana wong mlaku. Yen perbandingan sukses, gapura dibukak. Manajemen adhedhasar perbandingan data pangguna ing Peralatan Konferensi Akses Pengenalan, lan komputer digunakake minangka alat pangolahan latar kanthi lengkap kanggo ngatur manajemen kanthi otomatis personel sing mlebu lan metu area kontrol saluran, lan ing Wektu sing padha, bisa digawe kanthi cepet lan kanthi otomatis digawe miturut rekaman registrasi pangguna. Ngakses cathetan kontrol lan laporan bisa diekspor miturut macem-macem kahanan ngurutake kayata wektu sing dibutuhake para pangguna, sing gampang kanggo manajer kanggo query cathetan, lan uga bisa digunakake minangka sistem rawuh otomatis kanggo staf internal.

Sistem rawuhing pangenalan pangenalan utama bisa diklasifikasikake dadi telung kategori, yaiku: metode adhedhasar fitur geometris, metode adhedhasar template lan cara adhedhasar model.
1. Cara adhedhasar fitur geometris minangka metode awal lan tradisional, lan biasane kudu digabung karo algoritma liyane kanggo entuk asil sing luwih apik.
2. Cara berbasis template bisa dipérang dadi cara sing cocog karo korélasi, metode analisis diskriminasi linier, cara dekomposisi sing linear, cara dekomposisi network, metode sing cocog banget, lan liya-liyane
3. Cara berbasis model kalebu cara adhedhasar model Markov sing didhelikake, model sing aktif, lan model penampilan sing aktif.
Wajah manungsa dumadi saka bagean kayata mata, irung, tutuk, lan dagu. Persis kasebut amarga macem-macem prabédan ing bentuk, ukuran lan struktur bagean kasebut saben rai ing jagad iki beda banget. Mula, katrangan geometri babagan hubungan wujud lan struktural saka bagean kasebut, bisa digunakake minangka fitur penting kanggo rawuh ing raos.
Fitur geometris luwih dhisik kanggo nggambarake lan ngerteni profil pasuryan manungsa. Kaping pisanan, sawetara poin sing ditemtokake ditemtokake miturut kurva profil, lan set metrik fitur kanggo pangenalan kayata jarak, sudut, sing asale saka titik-titik sing murni iki. Jia et al. Unjuran integral cedhak garis ing peta gelar minangka metode novel banget kanggo nyonto peta profil sisih.
Nggunakake fitur geometris kanggo sistem pangenalan frontal lan sistem rawuh umume ngetrapake posisi poin fitur penting kayata mata, tutuk, lan geometris minangka fitur klasifikasi, nanging akurasi ekstraksi fitur geometris, nanging akurasi ekstraksi standar Diuji kanthi eksperimen. Panaliten, asil ora optimis.
Metode template darmable bisa dianggep minangka peningkatan metode fitur geometri. Idea dhasar yaiku: ngrancang model organ kanthi paramèter organ sing bisa diatur, netepake fungsi energi, lan nyilikake fungsi energi kanthi nyetel paramèter model. Ing wektu iki, paramèter model minangka fitur geometris organ kasebut.
Gagasan cara iki apik banget, nanging ana rong masalah. Salah sijine yaiku koefisien bobot saka macem-macem biaya ing fungsi energi mung bisa ditemtokake kanthi pengalaman, sing angel promosi. Liyane yaiku proses Optimization Fungsi Enpot Energy banget lan angel ditrapake ing praktik. Perwakilan rai bisa entuk katrangan babagan fitur pasuryan sing wajah, nanging mbutuhake proses pemrosesan lan pilihan parameter sing apik. Ing wektu sing padha, panggunaan fitur geometris umum mung nggambarake bentuk dhasar lan hubungan struktural saka bagean, ora nggatekake fitur subtle lokal. Iki nyebabake ilang bagean saka informasi, sing luwih cocog kanggo klasifikasi sing atos, lan teknologi deteksi titik titik sing ana adoh saka rapat syarat-syarat syarat-syarat efisiensi, lan jumlah pitungan uga gedhe.