මුහුණ පිළිගැනීමේ පැමිණීමේ තාක්ෂණය පිළිබඳ ඇල්ගොරිතම තුන ඔබ දන්නවාද?

මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පැමිණීමේ තාක්ෂණය මුලින්ම මුහුණේ තොරතුරු රැස්කර ගන්නා අතර පැමිණීමේ යන්ත්රය පදික යන්ත්රයට ඇතුළු වී පිටවන හා පිටවන විට එය මුහුණත දත්ත ගබඩාව සමඟ සංසන්දනය කරයි. සංසන්දනය සාර්ථක නම්, පැමිණීමේ යන්ත්රය විවෘත වේ; සංසන්දනය අසමත් වුවහොත්, පැමිණීමේ යන්ත්රය විවෘත නොවේ; කළමනාකාරිත්වය පදනම් වී ඇත්තේ මුහුණු වල පරිශීලකයාගේ දත්ත සංසන්දනය මත ය. නාලිකා පාලක ප්රදේශයට ඇතුළු වන හා පිටවීම පිරිස් ස්වයංක්රීයව කළමනාකරණය කිරීම සඳහා පරිගණකය පසුබිම් සැකසුම් මෙවලම ලෙස භාවිතා කරයි. ඒ අතරම, පරිශීලක ලියාපදිංචි වාර්තා වලට අනුව, කාලයත් වැනි විවිධ වර්ග කිරීමේ තත්වයන්ට අනුව එය පහසුවෙන් අපනයනය කළ හැකි අතර, එය කළ හැකි කාලය වැනි විවිධ වර්ග කිරීමේ තත්වයන්ට අනුව එය ඉක්මනින් ස්වයංක්රීයව උපයන්න, එයද භාවිතා කළ හැකිය අභ්යන්තර කාර්ය මණ්ඩලය සඳහා ස්වයංක්රීය පැමිණීමේ ක්රමයක්.

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 results 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.
ජ්යාමිතිය පදනම් කරගත් ක්රම
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 විස්තරය හා පිළිගැනීම සඳහා ජ්යාමිතික ලක්ෂණ මුලින්ම භාවිතා කරන ලදී. පළමුවෙන්ම, විශිෂ්ට ස්ථාන ගණනාවකින් තීරණය වූයේ පැතිකඩ වක්රය අනුව, දුර හා කෝණය වැනි පිළිගැනීම සඳහා විශේෂාංග ප්රමිතික යන්ත්රයක් මෙම වැදගත් කරුණු වලින් උපුටා ගන්නා ලදී. එය ජියා සහ වෙනත් නව්ය ක්රමයකි. ඉදිරිපස අළු පැහැයේ රූපයේ රේඛාව අසල ඇති අනුකලනය ප්රක්ෂේපණය මගින් පැත්ත පැතිකඩ රූපය අනුකරණය කරන්න.
ඉදිරිපස මුහුණු හඳුනාගැනීමේ ක්රමය සඳහා ජ්යාමිතික ලක්ෂණ භාවිතා කිරීම සාමාන්යයෙන් ඇස්, මුඛය සහ නාසය වැනි වැදගත් ලක්ෂණ සහිත කරුණු, නමුත් වර්ගීකරණ ලක්ෂණ වැනි වැදගත් අවයව වල ජ්යාමිතික හැඩතල, නමුත් ජ්යාමිතික ලක්ෂණ නිස්සාරණය කිරීම පර්යේෂණාත්මකව. පර්යේෂණ, ප්රති results ල සුබවාදී නොවේ.
විකෘතිමත් අච්චු ක්රමය ජ්යාමිතික ලක්ෂණ වැඩිදියුණු කිරීමක් ලෙස සැලකිය හැකිය. එහි මූලික අදහස වන්නේ සකස් කළ හැකි පරාමිතීන් (එනම් විරූපණය කළ හැකි අච්චුවක්, ආකෘති පරාමිතීන් සකස් කිරීමෙන් සකස් කළ හැකි පරාමිතීන් (එය විකෘති වූ අච්චුවකි) සමඟ සකස් කිරීම, සහ ආකෘති පරාමිතීන් සකස් කිරීමෙන් ශක්ති ක්රියා කිරීම අවම කිරීමයි. මෙම අවස්ථාවේ ආදර්ශ පරාමිතීන් ඉන්ද්රියයේ ජ්යාමිතික ලක්ෂණ ලෙස භාවිතා කරයි.
මෙම ක්රමය පිළිබඳ අදහස ඉතා හොඳයි, නමුත් ගැටළු දෙකක් තිබේ. එකක් නම්, බලශක්ති ක්රියාකාරිත්වයේ විවිධ පිරිවැයේ බර කිරිමේ සංගුණක නිර්භීතකමට අපහසු වන ආනුභවිකව පමණක් තීරණය කළ හැකිය. අනෙක් දෙය නම් බලශක්ති ක්රියාකාරිත්වයේ ප්රශස්තිකරණ ක්රියාවලිය ඉතා කාලයක් පරිභෝජනය කරන අතර ප්රායෝගිකව අයදුම් කිරීම දුෂ්කර ය. පරාමිතිය පදනම් කරගත් මුහුණු නිරූපණය තුළ 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 සංරචකවල මූලික හැඩය සහ ව්යුහාත්මක සම්බන්ධතාවය පමණක් විස්තර කරන්නේ තොරතුරු වලින් කොටසක් අහිමි වීමයි. එහි තොරතුරු වලින් කොටසක් අහිමි වීමයි.