முகப்பு> Exhibition News> முகம் அங்கீகார வருகை தொழில்நுட்பத்தின் மூன்று வழிமுறைகள் உங்களுக்குத் தெரியுமா?

முகம் அங்கீகார வருகை தொழில்நுட்பத்தின் மூன்று வழிமுறைகள் உங்களுக்குத் தெரியுமா?

November 24, 2022

முகம் அங்கீகார வருகை தொழில்நுட்பம் முதலில் முகம் தகவல்களை சேகரிக்கிறது, மேலும் பாதசாரி பத்தியின் வாயிலுக்குள் நுழைந்து வெளியேறும்போது அதை முக தரவுத்தளத்துடன் ஒப்பிடுகிறது. ஒப்பீடு வெற்றிகரமாக இருந்தால், வாயில் திறக்கப்படுகிறது. முகம் அங்கீகார வருகை அணுகல் கட்டுப்பாட்டு கருவிகளில் பயனரின் தரவு ஒப்பீட்டை அடிப்படையாகக் கொண்டது, மற்றும் சேனல் கட்டுப்பாட்டு பகுதியில் உள்ளிட்ட மற்றும் வெளியேறும் பணியாளர்களின் தானியங்கி நிர்வாகத்தை முழுமையாக உணர கணினி பின்னணி செயலாக்க கருவியாக பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் அதே நேரத்தில், பயனர் பதிவு பதிவின் படி விரைவாகவும் தானாகவும் உருவாக்கப்படலாம். அணுகல் கட்டுப்பாட்டு பதிவுகள் மற்றும் அறிக்கைகள் பயனர்களுக்குத் தேவையான நேரம் போன்ற பல்வேறு வரிசையாக்க நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப ஏற்றுமதி செய்யப்படலாம், இது மேலாளர்கள் பதிவுகளை வினவுவதற்கு வசதியானது, மேலும் உள் ஊழியர்களுக்கான தானியங்கி வருகை முறையாகவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

High Performance Face Recognition Equipment

பிரதான முகம் அங்கீகார வருகை அமைப்புகள் அடிப்படையில் மூன்று வகைகளாக வகைப்படுத்தப்படலாம், அதாவது: வடிவியல் அம்சங்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட முறைகள், வார்ப்புருக்கள் அடிப்படையிலான முறைகள் மற்றும் மாதிரிகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட முறைகள்.
1. வடிவியல் அம்சங்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட முறை ஒரு ஆரம்ப மற்றும் பாரம்பரிய முறையாகும், மேலும் பொதுவாக சிறந்த முடிவுகளை அடைய மற்ற வழிமுறைகளுடன் இணைக்கப்பட வேண்டும்.
2. வார்ப்புரு அடிப்படையிலான முறைகள் தொடர்பு பொருத்தம், ஈஜென்ஃபேஸ் முறைகள், நேரியல் பாகுபாடு பகுப்பாய்வு முறைகள், ஒற்றை மதிப்பு சிதைவு முறைகள், நரம்பியல் நெட்வொர்க் முறைகள், டைனமிக் இணைப்பு பொருந்தும் முறைகள் போன்றவற்றின் அடிப்படையில் முறைகளாகப் பிரிக்கப்படலாம்.
3. மாதிரி அடிப்படையிலான முறைகளில் மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள், செயலில் வடிவ மாதிரிகள் மற்றும் செயலில் தோற்ற மாதிரிகள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் முறைகள் அடங்கும்.
மனித முகம் கண்கள், மூக்கு, வாய் மற்றும் கன்னம் போன்ற பகுதிகளால் ஆனது. இந்த பகுதிகளின் வடிவம், அளவு மற்றும் கட்டமைப்பில் உள்ள பல்வேறு வேறுபாடுகள் உலகில் உள்ள ஒவ்வொரு மனித முகமும் மிகவும் வித்தியாசமாக இருப்பதால் துல்லியமாக தான். எனவே, இந்த பகுதிகளின் வடிவம் மற்றும் கட்டமைப்பு உறவின் வடிவியல் விளக்கம், முகம் அங்கீகார வருகையின் முக்கிய அம்சமாக பயன்படுத்தப்படலாம்.
மனித முகத்தின் சுயவிவரத்தை விவரிக்கவும் அங்கீகரிக்கவும் வடிவியல் அம்சங்கள் முதலில் பயன்படுத்தப்பட்டன. முதலாவதாக, சுயவிவர வளைவின் படி பல முக்கிய புள்ளிகள் தீர்மானிக்கப்படுகின்றன, மேலும் தூரம், கோணம் போன்ற அங்கீகாரத்திற்கான அம்ச அளவீடுகளின் தொகுப்பு இந்த முக்கிய புள்ளிகளிலிருந்து பெறப்படுகிறது. ஜியா மற்றும் பலர். டிகிரி வரைபடத்தில் வரிக்கு அருகிலுள்ள ஒருங்கிணைந்த திட்டம் பக்க சுயவிவர வரைபடத்தை உருவகப்படுத்த மிகவும் புதிய முறையாகும்.
முன் முகம் அங்கீகாரம் மற்றும் வருகை அமைப்புகளுக்கான வடிவியல் அம்சங்களைப் பயன்படுத்துதல் பொதுவாக கண்கள், வாய் மற்றும் மூக்கு போன்ற முக்கியமான அம்ச புள்ளிகளின் நிலைகளையும், கண்கள் போன்ற முக்கியமான உறுப்புகளின் வடிவியல் வடிவங்களையும் வகைப்பாடு அம்சங்களாக பிரித்தெடுக்கிறது, ஆனால் வடிவியல் அம்சம் பிரித்தெடுத்தலின் துல்லியம் உள்ளது சோதனை ரீதியாக சோதிக்கப்பட்டது. ஆராய்ச்சி, முடிவுகள் நம்பிக்கையுடன் இல்லை.
சிதைக்கக்கூடிய வார்ப்புரு முறையை வடிவியல் அம்ச முறையின் முன்னேற்றமாக கருதலாம். அதன் அடிப்படை யோசனை: சரிசெய்யக்கூடிய அளவுருக்கள் கொண்ட ஒரு உறுப்பு மாதிரியை வடிவமைக்கவும், ஆற்றல் செயல்பாட்டை வரையறுக்கவும், மாதிரி அளவுருக்களை சரிசெய்வதன் மூலம் ஆற்றல் செயல்பாட்டைக் குறைக்கவும். இந்த நேரத்தில், மாதிரி அளவுருக்கள் உறுப்பின் வடிவியல் அம்சங்களாக உள்ளன.
இந்த முறையின் யோசனை மிகவும் நல்லது, ஆனால் இரண்டு சிக்கல்கள் உள்ளன. ஒன்று, ஆற்றல் செயல்பாட்டில் பல்வேறு செலவுகளின் எடையுள்ள குணகங்களை அனுபவத்தால் மட்டுமே தீர்மானிக்க முடியும், இது ஊக்குவிப்பது கடினம். மற்றொன்று என்னவென்றால், ஆற்றல் செயல்பாடு தேர்வுமுறை செயல்முறை மிகவும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்வது மற்றும் நடைமுறையில் விண்ணப்பிப்பது கடினம். முக பிரதிநிதித்துவம் முகத்தின் முக்கிய அம்சங்களின் விளக்கத்தை அடைய முடியும், ஆனால் இதற்கு நிறைய முன் செயலாக்க மற்றும் சிறந்த அளவுரு தேர்வு தேவைப்படுகிறது. அதே நேரத்தில், பொதுவான வடிவியல் அம்சங்களின் பயன்பாடு உள்ளூர் நுட்பமான அம்சங்களை புறக்கணித்து, பகுதிகளின் அடிப்படை வடிவம் மற்றும் கட்டமைப்பு உறவை மட்டுமே விவரிக்கிறது. இது தகவலின் ஒரு பகுதியை இழப்பதை ஏற்படுத்துகிறது, இது தோராயமான வகைப்பாட்டிற்கு மிகவும் பொருத்தமானது, மேலும் தற்போதுள்ள அம்ச புள்ளி கண்டறிதல் தொழில்நுட்பம் செயல்திறனின் அடிப்படையில் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்வதிலிருந்து வெகு தொலைவில் உள்ளது, மேலும் கணக்கீட்டின் அளவும் பெரியது.
எங்களை தொடர்பு கொள்ள

Author:

Ms. Sienna

E-mail:

info@hfcctv.com

Phone/WhatsApp:

+8618696571680

பிரபலமான தயாரிப்புகள்
You may also like
Related Categories

இந்த சப்ளையருக்கு மின்னஞ்சல் செய்யவும்

பொருள்:
கைபேசி:
மின்னஞ்சல்:
செய்தி:

Your message must be betwwen 20-8000 characters

எங்களை தொடர்பு கொள்ள

Author:

Ms. Sienna

E-mail:

info@hfcctv.com

Phone/WhatsApp:

+8618696571680

பிரபலமான தயாரிப்புகள்
எங்களை தொடர்பு கொள்ள

பதிப்புரிமை © 2024 Shenzhen Bio Technology Co., Ltd அனைத்து உரிமைகளும் பாதுகாக்கப்பட்டவை.

நாங்கள் உங்களை உடனடியாக தொடர்புகொள்வோம்

உங்களுடன் வேகமாக தொடர்பு கொள்ளக்கூடிய கூடுதல் தகவல்களை நிரப்பவும்

தனியுரிமை அறிக்கை: உங்கள் தனியுரிமை எங்களுக்கு மிகவும் முக்கியமானது. உங்கள் வெளிப்படையான அனுமதிகளுடன் எந்தவொரு விரிவாக்கத்திற்கும் உங்கள் தனிப்பட்ட தகவல்களை வெளியிட வேண்டாம் என்று எங்கள் நிறுவனம் உறுதியளிக்கிறது.

அனுப்பு