මුහුණ පිළිගැනීමේ පැමිණීමේ තාක්ෂණය පිළිබඳ ඇල්ගොරිතම තුන ඔබ දන්නවාද?

මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පැමිණීමේ තාක්ෂණය පළමුව මුලින්ම මුහුණේ තොරතුරු රැස්කර ගන්නා අතර පදික වේදිකාවේ ගේට්ටුව ඇතුළු වන හා පිටවන විට එය මුහුණත දත්ත ගබඩාව සමඟ සංසන්දනය කරයි. සංසන්දනය සාර්ථක නම්, ගේට්ටුව විවෘත වේ. කළමනාකාරිත්වය පදනම් වී ඇත්තේ මුහුණු වල පරිශීලකයාගේ දත්ත සංසන්දනය මත ය එම කාලයම, පරිශීලක ලියාපදිංචි වාර්තාවට අනුව එය ඉක්මනින් හා ස්වයංක්රීයව ජනනය කළ හැකිය. කළමනාකරුවන්ට අවශ්ය කාලය වැනි විවිධ වර්ග කිරීම සඳහා වන කාලය වැනි විවිධ වර්ග කිරීමේ තත්වයන් අනුව ප්රවේශ ගැටළු සහ වාර්තා අපනයනය කළ හැකි අතර එය අභ්යන්තර කාර්ය මණ්ඩලය සඳහා ස්වයංක්රීය පැමිණීමේ ක්රමයක් ලෙස ද භාවිතා කළ හැකිය.

ප්රධාන ධාරාවේ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පැමිණීමේ පද්ධති මූලික වශයෙන් කාණ්ඩ තුනකට වර්ග කළ හැකිය, එනම් ආකෘතිවල පදනම්ව සැකිලි සහ ක්රම මත පදනම් වූ ක්රම මත පදනම් වූ ක්රම මත පදනම් වූ ක්රම.
1. ජ්යාමිතික ලක්ෂණ මත පදනම් වූ ක්රමය මුල් හා සාම්ප්රදායික ක්රමවේදය වන අතර, වඩා හොඳ ප්රති .ල ලබා ගැනීම සඳහා සාමාන්යයෙන් වෙනත් ඇල්ගොරිතම සමඟ ඒකාබද්ධ කළ යුතුය.
2. අච්චුව පදනම් කරගත් ක්රම සහසම්බන්ධතා ගැලපීම, eigenface ක්රියා, රේඛීය වෙනස්කම්කරණ විශ්ලේෂණ ක්රම, ඒකරයෙන් වටිනාකම් දිරාපත්වීමේ ක්රම, ස්නායුක ජාල ක්රම, ගතික සම්බන්ධතා ක්රම, වායුගත ජාල ක්රම, වායුගත ජාල ක්රම, වායුගත ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික නොවන ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික ජාල ක්රම, වාචික නොවන ජාල ක්රම මත පදනම් වූ ක්රමවලට බෙදිය හැකිය.
3. ආකෘති-පාදක ක්රම ඇතුළත් වන්නේ සැඟවුණු මාකෝව් ආකෘති, සක්රීය හැඩ මාදිලි සහ සක්රීය පෙනුම ආකෘති මත පදනම්ව ය.
මිනිස් මුහුණ ඇස්, නාසය, මුඛය සහ නිකට වැනි කොටස් වලින් සමන්විත වේ. එය හරියටම මෙම කොටස්වල සෑම මිනිස් මුහුණක්ම බෙහෙවින් වෙනස් ය. එබැවින්, මෙම කොටස්වල හැඩය සහ ව්යුහාත්මක සම්බන්ධතාවයේ ජ්යාමිතික විස්තරය මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පැමිණීමේ වැදගත් අංගයක් ලෙස භාවිතා කළ හැකිය.
මිනිස් මුහුණේ පැතිකඩ විස්තර කිරීමට හා හඳුනා ගැනීමට ජ්යාමිතික ලක්ෂණ මුලින්ම භාවිතා කරන ලදී. පළමුවෙන්ම, කැපී පෙනෙන ස්ථාන ගණනාවකින් තීරණය වන්නේ පැතිකඩ වක්රය අනුව, දුර, කෝණය යනාදිය වැනි පිළිගැනීම සඳහා විශේෂාංග ප්රමිතික යන්ත්රයකි. ජියා සහ වෙනත්. උපාධි සිතියමේ ඇති රේඛාව අසල ඇති සමාරීමේ ප්රක්ෂේපණය අතුරු පැතිකඩ සිතියම අනුකරණය කිරීමේ ඉතා නව ක්රමයකි.
ඉදිරිපස මුහුණු හඳුනාගැනීම සහ පැමිණීමේ පද්ධති සඳහා ජ්යාමිතික ලක්ෂණ භාවිතා කිරීම සාමාන්යයෙන් ඇස්, මුඛය සහ නාසය වැනි වැදගත් විශේෂාංග ලක්ෂ්ය, නමුත් වර්ගීකරණ ලක්ෂණ වැනි වැදගත් අවයව වල ජ්යාමිතික හැඩතල, නමුත් ජ්යාමිතික ලක්ෂණ නිස්සාරණය කිරීමේ නිරවද්යතාවය පර්යේෂණාත්මකව පරීක්ෂා කර ඇත. පර්යේෂණ, ප්රති results ල සුබවාදී නොවේ.
විකෘතිමත් අච්චු ක්රමය ජ්යාමිතික ලක්ෂණ වැඩිදියුණු කිරීමක් ලෙස සැලකිය හැකිය. එහි මූලික අදහස: වෙනස් කළ හැකි පරාමිතීන් සහිත ඉන්ද්රිය ආකෘතියක් නිර්මාණය කරන්න, බලශක්ති ක්රියාකාරිත්වය අර්ථ දක්වන්න, ආකෘති පරාමිතීන් සකස් කිරීමෙන් ශක්ති ශ්රිතයක් අර්ථ දක්වන්න. මෙම අවස්ථාවේදී, ආදර්ශ පරාමිතීන් ඉන්ද්රියයේ ජ්යාමිතික ලක්ෂණ ලෙස වේ.
මෙම ක්රමය පිළිබඳ අදහස ඉතා හොඳයි, නමුත් ගැටළු දෙකක් තිබේ. එකක් නම් බලශක්ති ක්රියාකාරිත්වයේ විවිධ පිරිවැයේ බර කිරිමේ තීරණය කළ හැක්කේ අත්දැකීම් අනුව පමණක් වන අතර එය ප්රවර්ධනය කිරීම දුෂ්කර ය. අනෙක බලශක්ති ක්රියා ප්රශස්තකරණ ක්රියාවලිය ඉතා කාලයක් පරිභෝජනය කරන අතර ප්රායෝගිකව අයදුම් කිරීමට අපහසුය. මුහුණේ නිරූපණය මඟින් මුහුණේ කැපී පෙනෙන ලක්ෂණ පිළිබඳ විස්තරයක් ලබා ගත හැකි නමුත් එයට පූර්ව සැකසුම් හා සිහින් පරාමිති තේරීමක් අවශ්ය වේ. ඒ අතරම, ජෙනරාල් ජ්යාමිතික ලක්ෂණ භාවිතය මඟින් දේශීය සියුම් අංග නොසලකා හරිමින් කොටස්වල මූලික හැඩය සහ ව්යුහාත්මක සම්බන්ධතාවය පමණක් විස්තර කෙරේ. එය තොරතුරු වලින් කොටසක් අහිමි වීමට හේතු වන අතර එය රළු වර්ගීකරණයට වඩා සුදුසු වන අතර පවතින විශේෂාංග ලක්ෂ්ය හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය කාර්යක්ෂමතාව අනුව අවශ්යතා සපුරාලීමට සහ ගණනය කිරීම් ප්රමාණය ද විශාලය.