ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਫੇਸ ਮਾਨਤਾ ਹਾਜ਼ਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਤਿੰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ?

ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣਨ ਵਾਲੀ ਹਾਜ਼ਰੀਨ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਪਹਿਲਾਂ ਫੇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਦੇ ਬੀਤਣ ਦੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਲਨਾ ਸਫਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਗੇਟ ਖੁੱਲ੍ਹ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫੇਸ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਉਪਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਡਾਟਾ ਤੁਲਨਾ' ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਿ computer ਟਰ ਨੂੰ ਚੈਨਲ ਕੰਟਰੋਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਬੰਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਤਿਆਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਵੱਖ ਛਾਂਟੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਟਾਫ ਲਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹਾਜ਼ਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵੀ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾਮੀ ਵਾਲੇ ਹਾਜ਼ਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਰਥਾਤ: ਫੋੜੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ੰਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ .ੰਗ .ੰਗ.
1. ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ method ੰਗ ਇਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ method ੰਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
2. ਟੈਂਪਲੇਟ-ਅਧਾਰਤ methods ੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ, ਈਵੇਨਸਫੇਸ ਦੇ methods ੰਗਾਂ ਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲੀਨੀਅਰ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ methods ੰਗਾਂ, ਇਕਲਿ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ methods ੰਗ, ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਮਿਲ ਰਹੇ ਵਿਧੀਆਂ, ਆਦਿ.
3. ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਤ methods ੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕਵੇਂ ਮਾਰਕੋਵ ਮਾੱਡਲਾਂ, ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸ਼ਕਲ ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਤਰੀਕੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ.
ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰਾ ਅੱਖਾਂ, ਨੱਕ, ਮੂੰਹ ਅਤੇ ਠੋਡੀ ਵਰਗੇ ਹਿੱਸੇਾਂ ਦਾ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ structure ਾਂਚੇ ਦੇ ਵੱਖ ਵੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਕਰਕੇ ਜੋ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ struct ਾਂਚਾਗਤ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦਾ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵੇਰਵਾ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਹਾਜ਼ਰੀ ਦੀ ਇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਦਾ ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ. ਪਹਿਲਾਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕਰਵ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡਿਸਟਸ, ਕੋਣ, ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਫੀਚਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਜੀਲੀਆ ਏਟ ਅਲ. ਸਾਈਡ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਗਰੀ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਲਾਈਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰਟਰ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਹੈ.
ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਹਾਜ਼ਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੱਖਾਂ, ਮੂੰਹ ਅਤੇ ਨੱਕ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱ .ਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਫੀਚਰ ਕੱ raction ਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਟੈਸਟ. ਖੋਜ, ਨਤੀਜੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਨਹੀਂ ਹਨ.
ਮੂਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਫੀਚਰ ਵਿਧੀ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦਾ ਮੁ main ਲਾ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ: ਵਿਵਸਥਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅੰਗ ਦਾ ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ, ਇੱਕ energy ਰਜਾ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥ ਕਰਕੇ energy ਰਜਾ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਘਟਾਓ. ਇਸ ਸਮੇਂ, ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅੰਗ ਦੀਆਂ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿੰਨੇ ਹਨ.
ਇਸ ਵਿਧੀ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਪਰ ਦੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ. ਇਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ energy ਰਜਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖਰਚਿਆਂ ਦੇ ਭਾਰ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਦੂਸਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ energy ਰਜਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਓਪਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਚਿਹਰਾ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਆਮ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਸਥਾਨਕ ਸੂਖਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੁ sign ਲੇ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ struct ਾਂਚਾਗਤ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਘਾਟੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੋਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ is ੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਤਕਨਾਲੌਜ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਿਸਾਬ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵੀ ਵੱਡੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.