முகம் அங்கீகார வருகை தொழில்நுட்பத்தின் மூன்று வழிமுறைகள் உங்களுக்குத் தெரியுமா?

முகம் அங்கீகார வருகை தொழில்நுட்பம் முதலில் முகம் தகவல்களை சேகரிக்கிறது, மேலும் வருகை இயந்திரம் நுழைந்து பாதசாரி வழிப்பாதையில் இருந்து வெளியேறும்போது அதை முக தரவுத்தளத்துடன் ஒப்பிடுகிறது. ஒப்பீடு வெற்றிகரமாக இருந்தால், வருகை இயந்திரம் திறக்கப்படும்; ஒப்பீடு தோல்வியுற்றால், வருகை இயந்திரம் திறக்கப்படாது; முகம் அங்கீகார வருகை அணுகல் கட்டுப்பாட்டு கருவிகளில் பயனரின் தரவு ஒப்பீட்டை அடிப்படையாகக் கொண்டது, மேலும் சேனல் கட்டுப்பாட்டு பகுதிக்குள் நுழைந்து வெளியேறும் பணியாளர்களின் தானியங்கி நிர்வாகத்தை முழுமையாக உணர கணினி பின்னணி செயலாக்க கருவியாக பயன்படுத்தப்படுகிறது. அதே நேரத்தில், பயனர் பதிவு பதிவுகளின்படி, நேரம் போன்ற பல்வேறு வரிசையாக்க நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப ஏற்றுமதி செய்யக்கூடிய அணுகல் கட்டுப்பாட்டு பதிவு அறிக்கைகளை விரைவாகவும் தானாகவும் உருவாக்க முடியும், இது மேலாளர்கள் பதிவுகளை வினவுவதற்கு வசதியானது, மேலும் பயன்படுத்தப்படலாம் உள் ஊழியர்களுக்கான தானியங்கி வருகை அமைப்பு.

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 முடிவுகளைப் பெற 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.
வடிவியல் அடிப்படையிலான முறைகள்
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 சுயவிவரத்தின் விளக்கம் மற்றும் அங்கீகாரத்தில் வடிவியல் அம்சங்கள் முதலில் பயன்படுத்தப்பட்டன. முதலாவதாக, சுயவிவர வளைவின் படி பல முக்கிய புள்ளிகள் தீர்மானிக்கப்பட்டன, மேலும் இந்த முக்கிய புள்ளிகளிலிருந்து தூரம் மற்றும் கோணம் போன்ற அங்கீகாரத்திற்கான அம்ச அளவீடுகளின் தொகுப்பு பெறப்பட்டது. இது மிகவும் புதுமையான முறையாகும். ஃப்ரண்டல் சாம்பல் படத்தில் வரிக்கு அருகிலுள்ள ஒருங்கிணைந்த திட்டத்தால் பக்க சுயவிவர படத்தை உருவகப்படுத்தவும்.
முன் முகம் அங்கீகார வருகை அமைப்புக்கு வடிவியல் அம்சங்களைப் பயன்படுத்துவது பொதுவாக கண்கள், வாய் மற்றும் மூக்கு போன்ற முக்கியமான அம்ச புள்ளிகளின் நிலைகளையும், கண்கள் போன்ற முக்கியமான உறுப்புகளின் வடிவியல் வடிவங்களையும் வகைப்பாடு அம்சங்களாக பிரித்தெடுக்கிறது, ஆனால் வடிவியல் அம்சம் பிரித்தெடுத்தலின் செயல்திறன் சோதிக்கப்பட்டுள்ளது சோதனை ரீதியாக. ஆராய்ச்சி, முடிவுகள் நம்பிக்கையுடன் இல்லை.
சிதைக்கக்கூடிய வார்ப்புரு முறையை வடிவியல் அம்ச முறையின் முன்னேற்றமாக கருதலாம். சரிசெய்யக்கூடிய அளவுருக்கள் (அதாவது ஒரு சிதைக்கக்கூடிய வார்ப்புரு) ஒரு உறுப்பு மாதிரியை வடிவமைப்பது, ஆற்றல் செயல்பாட்டை வரையறுத்தல் மற்றும் மாதிரி அளவுருக்களை சரிசெய்வதன் மூலம் ஆற்றல் செயல்பாட்டைக் குறைப்பது அதன் அடிப்படை யோசனை. இந்த நேரத்தில் மாதிரி அளவுருக்கள் உறுப்பின் வடிவியல் அம்சங்களாக பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
இந்த முறையின் யோசனை மிகவும் நல்லது, ஆனால் இரண்டு சிக்கல்கள் உள்ளன. ஒன்று, ஆற்றல் செயல்பாட்டில் பல்வேறு செலவுகளின் எடையுள்ள குணகங்களை அனுபவபூர்வமாக மட்டுமே தீர்மானிக்க முடியும், இது பிரபலப்படுத்துவது கடினம். மற்றொன்று என்னவென்றால், ஆற்றல் செயல்பாட்டின் தேர்வுமுறை செயல்முறை மிகவும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் மற்றும் நடைமுறையில் விண்ணப்பிப்பது கடினம். அளவுரு அடிப்படையிலான முக பிரதிநிதித்துவம் முகத்தின் முக்கிய அம்சங்களின் விளக்கத்தை அடைய முடியும், ஆனால் இதற்கு நிறைய முன் செயலாக்க மற்றும் சிறந்த அளவுரு தேர்வு தேவைப்படுகிறது. அதே நேரத்தில், பொது வடிவியல் அம்சங்களின் பயன்பாடு கூறுகளின் அடிப்படை வடிவம் மற்றும் கட்டமைப்பு உறவை மட்டுமே விவரிக்கிறது, உள்ளூர் நுட்பமான அம்சங்களை புறக்கணிக்கிறது, இதன் விளைவாக தகவலின் ஒரு பகுதியை இழக்க நேரிடும், இது தோராயமான வகைப்பாட்டிற்கு மிகவும் பொருத்தமானது