မျက်နှာမှတ်မိခြင်းတက်ရောက်မှုနည်းပညာ၏ algorithms သုံးခုကို သင်သိပါသလား။

ပင်မမျက်နှာမှတ်မိခြင်းတက်ရောက်မှုစနစ်များကို အခြေခံအားဖြင့် အမျိုးအစားသုံးမျိုးခွဲခြားနိုင်သည်- ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်များအပေါ်အခြေခံသည့်နည်းလမ်းများ၊ မော်ဒယ်များကိုအခြေခံသည့်ပုံစံများနှင့်နည်းလမ်းများအပေါ်အခြေခံသည့်နည်းလမ်းများ။
1. ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်များအပေါ်အခြေခံသည့်နည်းလမ်းသည် အစောပိုင်းနှင့် ရိုးရာနည်းလမ်းဖြစ်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များရရှိရန် အခြားသော algorithms များနှင့် ပေါင်းစပ်ရန်လိုအပ်ပါသည်။
2. နမူနာပုံစံ-အခြေခံနည်းလမ်းများကို ဆက်စပ်ကိုက်ညီမှု၊ eigenface နည်းလမ်းများ၊ linear discriminant analysis method၊ singular value decomposition method၊ neural network နည်းလမ်းများ၊ dynamic connection matching method စသည်တို့အပေါ် အခြေခံ၍ နည်းလမ်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်ပါသည်။
3. မော်ဒယ်အခြေခံနည်းလမ်းများတွင် လျှို့ဝှက် Markov မော်ဒယ်များ၊ တက်ကြွသောပုံသဏ္ဍာန်မော်ဒယ်များနှင့် တက်ကြွသောအသွင်အပြင်မော်ဒယ်များအပေါ်အခြေခံသည့် နည်းလမ်းများပါဝင်သည်။
Geometry-Based Methods
လူ့မျက်နှာသည် မျက်လုံး၊ နှာခေါင်း၊ ပါးစပ်နှင့် မေးစေ့စသည့် အစိတ်အပိုင်းများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများ၏ ပုံသဏ္ဍာန်၊ အရွယ်အစားနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ ကွဲပြားမှုများကြောင့် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ လူသားတိုင်း၏ မျက်နှာသည် အလွန်ကွဲပြားပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤအစိတ်အပိုင်းများ၏ ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှု၏ ဂျီဩမေတြီဖော်ပြချက်အား face recognition တက်ရောက်မှု၏ အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။
လူသားမျက်နှာ၏ ပရိုဖိုင်ဖော်ပြချက်နှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်များကို ဦးစွာအသုံးပြုခဲ့သည်။ ပထမဦးစွာ၊ ထင်ရှားသောအမှတ်အများအပြားကို ပရိုဖိုင်မျဉ်းကွေးနှင့်အညီ ဆုံးဖြတ်ခဲ့ပြီး၊ အကွာအဝေးနှင့် ထောင့်ကဲ့သို့သော မှတ်သားမှုများအတွက် အင်္ဂါရပ်ဆိုင်ရာ မက်ထရစ်အစုအဝေးကို ဤထူးခြားသောအချက်များမှ ဆင်းသက်လာခဲ့သည်။ Jia et al သည် အလွန်ဆန်းသစ်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရှေ့မျက်နှာစာမီးခိုးရောင်ပုံရှိ မျဉ်းကြောင်းအနီးရှိ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သော ပရိုဖိုင်ပုံအား ပုံတူကူးယူပါ။
ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းအင်္ဂါရပ်များအဖြစ် မျက်လုံးကဲ့သို့သော အရေးကြီးအင်္ဂါရပ်များဖြစ်သည့် မျက်လုံး၊ ပါးစပ်နှင့် နှာခေါင်းကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များ၏ တည်နေရာများကို ယေဘုယျအားဖြင့် ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူသော်လည်း ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို လက်တွေ့စမ်းသပ်ပြီးဖြစ်သည်။ သုတေသနရလဒ်များသည် အကောင်းမြင်စိတ်မရှိပါ။
ပုံပျက်နိုင်သော ပုံစံခွက်နည်းလမ်းကို ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်နည်းလမ်း၏ တိုးတက်မှုတစ်ခုအဖြစ် မှတ်ယူနိုင်ပါသည်။ ၎င်း၏ အခြေခံ အယူအဆမှာ ချိန်ညှိနိုင်သော ဘောင်များ (ဆိုလိုသည်မှာ ပုံပျက်နိုင်သော ပုံစံခွက်) ဖြင့် ချိန်ညှိနိုင်သော ကိုယ်တွင်းအင်္ဂါ မော်ဒယ်ကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန်၊ စွမ်းအင်လုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်ဘောင်များကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် စွမ်းအင်ကို လျှော့ချရန် ဖြစ်သည်။ ယခုအချိန်တွင် မော်ဒယ်ဘောင်များကို ကိုယ်တွင်းအင်္ဂါများ၏ ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်များအဖြစ် အသုံးပြုပါသည်။
ဒီနည်းလမ်းက အရမ်းကောင်းပေမယ့် ပြဿနာနှစ်ခုရှိပါတယ်။ တစ်ခုမှာ စွမ်းအင်လုပ်ငန်းဆောင်တာရှိ ကုန်ကျစရိတ်အမျိုးမျိုး၏ အလေးချိန်ကိန်းကိန်းများကို မျက်မြင်ကိုယ်တွေ့သာ ဆုံးဖြတ်နိုင်သောကြောင့် လူသိများရန် ခက်ခဲသည်။ နောက်တစ်ချက်မှာ စွမ်းအင်လုပ်ဆောင်ချက်၏ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်သည် အချိန်ကုန်ပြီး လက်တွေ့တွင် ကျင့်သုံးရန် ခက်ခဲသည်။ ပါရာမီတာအခြေခံသည့် မျက်နှာကိုယ်စားပြုမှုသည် မျက်နှာ၏ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များဖော်ပြချက်ကို ရရှိစေနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုနှင့် ကောင်းမွန်သောဘောင်ရွေးချယ်မှုများစွာလိုအပ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ယေဘူယျဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် အစိတ်အပိုင်းများ၏ အခြေခံပုံသဏ္ဍာန်နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှုကိုသာ ဖော်ပြသည်၊ ဒေသဆိုင်ရာ သိမ်မွေ့သောအင်္ဂါရပ်များကို လျစ်လျူရှုကာ ကြမ်းတမ်းသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှုအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်သည့် အချက်အလက်၏အစိတ်အပိုင်းကို ဆုံးရှုံးစေပါသည်။