Apa sampeyan ngerti telung algoritma teknologi rakyat pangenalan pangenalan?

Teknologi rawuh pangenalan pangenalan dhisik nglumpukake informasi pasuryan, lan mbandhingake database pasuryan nalika mesin sing mlebu mlebu lan metu saka dalan gedhe. Yen perbandingan sukses, mesin rawuh bakal mbukak; Yen perbandingan kasebut gagal, mesin rawuh ora bakal mbukak; Manajemen adhedhasar perbandingan data pangguna ing peralatan konferensi Akses Pengenalan, lan komputer digunakake minangka alat pangolahan latar kanthi lengkap babagan manajemen otoritas sing mlebu lan metu area kontrol saluran. Ing wektu sing padha, miturut cathetan registrasi pangguna, kanthi cepet lan kanthi otomatis ngasilake laporan rekaman kontrol kanthi otomatis sing bisa diekspor miturut macem-macem kahanan ngurutake kayata wektu, 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 supaya 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.
Cara Berbasis Geometri
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 digunakake ing katrangan lan pangenalan profil pasuryan manungsa. Kaping pisanan, sawetara poin sanalient ditemtokake miturut kurva profil, lan set metrik fitur kanggo pangenalan, kayata jarak lan sudut, asale saka titik-titik syerah iki. Cara kasebut inovatif sing inovatif sing jia et al. Simulasi gambar profil sisih kanthi nggambarake integral cedhak garis ing gambar abu-abu ngarep.
Nggunakake fitur geometri kanggo sistem rawuhing pangenalan frontal umume ngetrapake posisi fitur penting kayata mata, cangkem, lan irung penting minangka fitur klasifikasi, nanging kinerja ekstraksi geometris wis diuji eksperimen. Panaliten, asil ora optimis.
Metode template darmable bisa dianggep minangka peningkatan metode fitur geometri. Idea dhasar yaiku kanggo ngrancang model organ kanthi paramèter sing bisa diatur (yaiku template cacat), netepake fungsi energi, lan nyuda fungsi energi kanthi nyetel paramèter model kanthi nyetel paramèter model kanthi nyetel paramèter model. Paramèter model ing wektu iki digunakake 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 empiris, sing angel mosiparkasi. Liyane yaiku proses optimasi fungsi energi akeh banget lan angel ditrapake ing praktik. Perwakilan pasuryan basis parameter bisa entuk katrangan babagan fitur pasuryan sing wajah, nanging mbutuhake proses pemrosesan lan pilihan parameter sing apik. Ing wektu sing padha, panggunaan fitur geometri umum mung nggambarake komponen dhasar lan komponen struktural, ora nggatekake fitur subtle lokal, sing nyebabake ilang saka klasifikasi kasar