မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာ၏မျက်နှာ၏သုံးခုကိုသင်သိပါသလား။

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းခံရခြင်းနည်းပညာသည်ပထမ ဦး ဆုံးမျက်နှာချင်းဆိုင်အချက်အလက်များကို ဦး စွာစုဆောင်းပြီးတက်ရောက်သူစက်သည်လူကူးတစ်လျှောက်လုံးတွင် 0 င်ရောက်သည့်အခါနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်မျက်နှာဒေတာဘေ့စ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ထားသည်။ အကယ်. နှိုင်းယှဉ်မှုအောင်မြင်လျှင်တက်ရောက်သူစက်သည်ဖွင့်လှစ်လိမ့်မည်။ နှိုင်းယှဉ်မှုမအောင်မြင်ပါကတက်ရောက်သူစက်သည်မဖွင့်နိုင်ပါ။ စီမံခန့်ခွဲမှုသည်အသုံးပြုသူသည်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုတက်ရောက်သူတက်ရောက်ရန်ထိန်းချုပ်ရေးကိရိယာများတွင်အချက်အလက်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအပေါ်အခြေခံသည်။ Channel Contlet ရိယာကိုအလိုအလျှောက် 0 င်ရောက်လာသည့် 0 န်ထမ်းများ၏အလိုအလျောက်စီမံခန့်ခွဲမှုများကိုအပြည့်အဝနားလည်သဘောပေါက်ရန်နောက်ခံအပြောင်းအလဲအတွက်ကိရိယာအဖြစ်အသုံးပြုသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်အသုံးပြုသူမှတ်ပုံတင်မှတ်တမ်းများအရ၎င်းသည်အလျင်အမြန်လည်ပတ်မှုမှတ်တမ်းများကိုလျင်မြန်စွာနှင့်အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီးအချိန်ကဲ့သို့သောအမျိုးမျိုးသောအခြေအနေများအရတင်ပို့နိုင်ပြီး, ပြည်တွင်း 0 န်ထမ်းများအတွက်အလိုအလျောက်တက်ရောက်သူစနစ်။

ခေတ်ရေစီးကြောင်းကိုအခြေခံအားဖြင့်အခြေခံအားဖြင့်အခြေခံအားဖြင့်ပုံရိပ်သုံးမျိုးခွဲခြားနိုင်သည်။
1. ဂျီ ometric မေတြီအင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံ. နည်းလမ်းသည်အစောပိုင်းနှင့်ရိုးရာနည်းလမ်းဖြစ်ပြီးများသောအားဖြင့်ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များရရှိရန်အခြား algorithms နှင့်ပေါင်းစပ်ရန်လိုအပ်သည်။
2. Template-based method များကိုဆက်စပ်မှုကိုက်ညီမှု, Eigenface နည်းစနစ်များ, linear ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာလေ့လာမှုနည်းလမ်းများ, အနည်းကိန်းတန်ဖိုးကွဲခြင်းနည်းစနစ်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်နည်းစနစ်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်နည်းစနစ်များ,
3. မော်ဒယ်အခြေပြုနည်းလမ်းများတွင် Hidden Model မော်ဒယ်လ်များ, တက်ကြွသောပုံသဏ္ model ာန်ပုံစံများနှင့်တက်ကြွသောအသွင်အပြင်ပုံစံများအပေါ် အခြေခံ. နည်းလမ်းများပါဝင်သည်။
Geometry-based နည်းလမ်းများ
လူ့မျက်နှာသည်မျက်လုံးများ, နှာခေါင်း, ပါးစပ်နှင့်ချင်းကဲ့သို့သောအစိတ်အပိုင်းများဖြင့်ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဤအပုံသဏ္ in ာန်ကွဲပြားမှု, အရွယ်အစားနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံများတွင်ကွဲပြားခြားနားသောကွဲပြားခြားနားမှုများကြောင့်ကမ္ဘာပေါ်ရှိလူ့မျက်နှာသည်အလွန်ကွဲပြားခြားနားသောဤအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သောဤအပိုင်းများနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံတို့ကြောင့်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်ဤအပိုင်းများ၏ပုံသဏ္ and ာန်နှင့်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာဆက်ဆံရေး၏ဂျီ ometric မေတြီဖော်ပြချက်ကိုမျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းခံရခြင်း၏အရေးကြီးသောလက္ခဏာအဖြစ်အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဂျီ ometric မေတြီအင်္ဂါရပ်များကိုလူ့မျက်နှာ၏ကိုယ်ရေးရာဇ 0 င်၏ဖော်ပြချက်နှင့်အသိအမှတ်ပြုခြင်းတို့တွင်ပထမဆုံးအသုံးပြုခဲ့သည်။ ပထမ ဦး စွာအဓိကအားဖြင့်အဓိကအချက်များကိုပရိုဖိုင်းကွေးနှင့်အညီပိုင်းခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့်အကွာအဝေးနှင့်ထောင့်များကဲ့သို့သောအသိအမှတ်ပြုမှုဆိုင်ရာမက်ထရစ်များပြုလုပ်သောအင်္ဂါရပ်အစုများကိုဤလုံခြုံသောအချက်များမှဆင်းသက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Jia et al သည်အလွန်ဆန်းသစ်သောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ရှေ့တန်းမီးခိုးရောင်ပုံရိပ်ရှိမျဉ်းကြောင်းအနီးရှိအရေးပါသောစီမံကိန်းအားဖြင့်ဘေးထွက်ပရိုဖိုင်းကိုပုံဖော်ပါ။
frontal face ceek အသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်အတွက်ဂျီ ometric မေတြီလက္ခဏာများကိုအသုံးပြုခြင်းသည်ယေဘုယျအားဖြင့်မျက်လုံးများ, ပါးစပ်နှင့်နှာခေါင်းကဲ့သို့သောအရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များနှင့်မျက်လုံးများကဲ့သို့သောအရေးကြီးသောအင်္ဂါနာပုံစံများကိုခွဲခြားထားသည်။ စမ်းသပ်။ သုတေသန, ရလဒ်များသည်အကောင်းမြင်ခြင်းမရှိပါ။
ပုံပျက်သော template နည်းလမ်းကိုဂျီ ometricricatic from ature method ကိုတိုးတက်မှုအဖြစ်မှတ်ယူနိုင်သည်။ ၎င်း၏အခြေခံအယူအဆမှာအင်္ဂါအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီးချိန်ညှိထားသော parameter များကိုဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း, စွမ်းအင် function ကိုသတ်မှတ်ခြင်း, ဤအချိန်၌စံပြ parameters တွေကိုကိုယ်တွင်းအင်္ဂါ၏ဂျီ ometric မေတြီအသွင်အပြင်များအဖြစ်အသုံးပြုသည်။
ဤနည်းလမ်း၏စိတ်ကူးသည်အလွန်ကောင်းသော်လည်းပြ problems နာနှစ်ခုရှိသည်။ တစ်ခုမှာစွမ်းအင် function တွင်ကုန်ကျစရိတ်အမျိုးမျိုးကိုချိန်ညှိရန်အလေးချိန်ကိုသာမန်အားဖြင့်လူကြိုက်များရန်ခက်ခဲသည်။ နောက်တစ်ခုကစွမ်းအင်လုပ်ဆောင်မှု၏အကောင်းဆုံးဖြစ်စဉ်သည်အချိန်ကုန်ပြီးလက်တွေ့ကျင့်သုံးရန်ခက်ခဲသည်။ Parameter-based fac ကိုယ်စားပြုမှုသည်မျက်နှာ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များအကြောင်းဖော်ပြချက်ကိုရရှိနိုင်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်အထွေထွေဂျီ ometric မေတြီအင်္ဂါရပ်များအသုံးပြုခြင်းသည်အခြေခံကျသောအစိတ်အပိုင်းများကိုလျစ်လျူရှုခြင်း,