צי איר וויסן די דריי אַלגערידאַמז פון פּנים דערקענונג באַדינגונג טעכנאָלאָגיע?

דער פּנים דערקענונג באַדינגונג טעכנאָלאָגיע ערשטער קאַלעקץ פּנים אינפֿאָרמאַציע, און קאַמפּערז עס מיט די פּנים דאַטאַבייס ווען איר אַרייַן און יקסייטינג די טויער פון די פוסגייער דורכפאָר. אויב דער פאַרגלייַך איז געראָטן, די טויער איז געעפנט. די פאַרוואַלטונג איז באזירט אויף די דאַטן פאַרגלייַך פון די באַניצער אויף די פּנים דערקענונג באַדינגונג אַקסעס קאָנטראָל עקוויפּמענט, און דער קאָמפּיוטער איז געניצט ווי דער הינטערגרונט פּראַסעסינג געצייַג צו גאָר פאַרשטיין די אָטאַמאַטיק פאַרוואַלטונג פון די פּערסאַנעל וואָס איז אַרויסגערונג געגנט און ביי די קאַנעקטינג געגנט, און אין די אין דער זעלביקער צייט, עס קענען זיין געשווינד און אויטאָמאַטיש דזשענערייטאַד לויט די באַניצער רעגיסטראַציע רעקאָרד. אַקסעס קאָנטראָל רעקאָרדס און ריפּאָרץ קענען זיין יקספּאָרטאַד לויט צו פאַרשידן סאָרטינג טנאָים, אַזאַ ווי מאָל פארלאנגט דורך ניצערס, וואָס איז באַקוועם פֿאַר מאַנאַדזשערז צו אָנפֿרעג רעקאָרדס פֿאַר אָנווער.

די מיינסטרים פּנים דערקענונג באַדינגונג סיסטעמען קענען בייסיקלי זיין קלאַסאַפייד אין דרייַ קאַטעגאָריעס, ניימלי: מעטהאָדס באזירט אויף דזשיאַמעטריק פֿעיִקייטן, מעטהאָדס באזירט אויף טעמפּלאַטעס און מעטהאָדס באזירט אויף מאָדעלס באזירט אויף מאָדעלס באזירט אויף מאָדעלס באזירט אויף מאָדעלס באזירט אויף מאָדעלס.
1. דער אופֿן באזירט אויף דזשיאַמעטריק פֿעיִקייטן איז אַ פרי און בעקאַבאָלעדיק אופֿן, און יוזשאַוואַלי דאַרף זיין קאַמביינד מיט אנדערע אַלגערידאַמז צו דערגרייכן בעסער רעזולטאַטן.
2. מוסטער-באזירט מעטהאָדס קענען זיין צעטיילט אין מעטהאָדס באזירט אויף קאָראַליישאַן וואָס ריכטן זיך, Eigenface מעטהאָדס, לינעאַר דיסקרימאַנאַנט אַנאַליסיס מעטהאָדס, דינער נאָטאַרות פון נעוראַל נעץ וואָס ריכטן מעטהאָדס, כיינעוודיק קאַנטריביוץ וואָס ריכטן מעטהאָדס, דאָמאַינאַל נעץ מעטהאָדס, דינאַמיש קאַנעקשאַן וואָס ריכטן מעטהאָדס, פּינטשאַמענץ פון דעצעמבער ווערט, דינאַמיש קאַנעקשאַן וואָס ריכטן מעטהאָדס, דעקל פון די סעראַמיק קאַנווערזשאַן,
3. מאָדעל-באזירט מעטהאָדס אַרייַננעמען מעטהאָדס באזירט אויף פאַרבאָרגן מאַרקאָוו מאָדעלס, אַקטיוו פאָרעם מאָדעלס און אַקטיוו אויסזען מאָדעלס.
די מענטשלעך פּנים איז קאַמפּאָוזד פון טיילן אַזאַ ווי אויגן, נאָז, מויל און גאָמבע. עס איז דווקא ווייַל פון די פאַרשידן דיפעראַנסיז אין די פאָרעם, גרייס און סטרוקטור פון די פּאַרץ אַז יעדער מענטשלעך פּנים אין דער וועלט איז זייער אַנדערש. דעריבער, די דזשיאָמעטריק באַשרייַבונג פון די פאָרעם און סטראַקטשעראַל שייכות פון די טיילן, קענען זיין געוויינט ווי אַ וויכטיק שטריך פון פּנים דערקענונג באַדינגונג.
דזשיאַמעטריק פֿעיִקייטן זענען ערשטער געניצט צו שילדערן און דערקענען דעם פּראָפיל פון די מענטשלעך פּנים. ערשטער, אַ נומער פון די טויעט פונקטן זענען באשלאסן לויט די פּראָפיל ויסבייג און אַ סכום מעטריקס פֿאַר דערקענונג, אַזאַ ווי ווייַטקייט, ווינקל, עטק. דזשיאַ עט על. די ינטאַגראַל פּרויעקציע לעבן די שורה אין די גראַד מאַפּע איז אַ זייער ראָמאַן אופֿן צו סימולירן די זייַט פּראָפיל מאַפּע.
ניצן דזשיאַמעטריק פֿעיִקייטן פֿאַר פראָנטאַל פּנים דערקענונג און באַדינגונג סיסטעמען בכלל עקסטראַקט די שטעלעס פון די ייז, און די דזשיאַמעטריק שטריך יקסטראַקשאַן איז געווען יקספּעראַמענאַלי טעסטעד. פאָרשונג, די רעזולטאַטן זענען נישט אָפּטימיסטיש.
די דיפאָרמאַבאַל מוסטער זאָל זיין געקוקט ווי אַ פֿאַרבעסערונג פון די דזשיאַמעטריק שטריך אופֿן. זייַן יקערדיק געדאַנק איז: פּלאַן אַ אָרגאַן מאָדעל מיט אַדזשאַסטאַבאַל פּאַראַמעטערס, דעפינירן אַן ענערגיע פונקציע, און מינאַמייז די ענערגיע פונקציאָנירן דורך אַדזשאַסטינג די מאָדעל פּאַראַמעטערס. אין דעם צייט, די מאָדעל פּאַראַמעטערס זענען ווי די דזשיאַמעטריק פֿעיִקייטן פון די אָרגאַן.
דער געדאַנק פון דעם אופֿן איז זייער גוט, אָבער עס זענען צוויי פּראָבלעמס. איינער איז אַז די ווייטינג קאָואַפישאַנץ פון פאַרשידן קאָס אין די ענערגיע פונקציע קענען בלויז זיין באשלאסן דורך דערפאַרונג, וואָס איז שווער צו העכערן. די אנדערע איז אַז די אַפּטאַמאַזיישאַן פּראָצעס פון ענערגיע פונקציאָנירן איז זייער צייט-קאַנסומינג און שווער צו צולייגן אין פיר. די פּנים פאַרטרעטונג קענען דערגרייכן אַ באַשרייַבונג פון די וויכטיק פֿעיִקייטן פון די פּנים, אָבער עס ריקווייערז אַ פּלאַץ פון פּראַסעסינג און פיין פּאַראַמעטער סעלעקציע. אין דער זעלביקער צייט, די נוצן פון אַלגעמיינע דזשיאַמעטריק פֿעיִקייטן בלויז דיסקרייבז די יקערדיק פאָרעם און סטראַקטשעראַל שייכות פון פּאַרץ, איגנאָרירן היגע סאַטאַל פֿעיִקייטן. עס גרונט די אָנווער פון די אָנווער פון די אינפֿאָרמאַציע, וואָס איז מער פּאַסיק פֿאַר פּראָסט קלאַסאַפאַקיישאַן, און די יגזיסטינג שטריך פון די הייך דיטעקשאַן איז ווייַט פון די פאָדערונג פון די באדערפענישן אין טערמינען פון עפעקטיווקייַט, און די סומע פון ​​כעזשבן איז אויך גרויס.