چہرے کی شناخت کے طریقے کیا ہیں_ Taigewang ٹیکنالوجی؟

سب سے پہلے، ہندسی خصوصیات کے چہرے کی شناخت کا طریقہ: ہندسی خصوصیات آنکھوں، ناک، منہ کی شکل اور ان کے درمیان ہندسی تعلق (جیسے ان کے درمیان فاصلہ) ہو سکتی ہے۔ ان الگورتھم میں شناخت کی تیز رفتار اور چھوٹی میموری ہے، لیکن شناخت کی شرح کم ہے۔ دوسرا، فیچر فیس (PCA) پر مبنی چہرے کی شناخت کا طریقہ: فیچر چہرے کا طریقہ KL ٹرانسفارم پر مبنی چہرے کی شناخت کا طریقہ ہے، جو امیج کمپریشن کی ایک بہترین آرتھوگونل ٹرانسفارم ہے۔ KL تبدیلی کے بعد، آرتھوگونل بیسز کا ایک نیا سیٹ ہائی ڈائمینشنل امیج اسپیس سے حاصل کیا جاتا ہے، اور اہم آرتھوگونل بیسز کو برقرار رکھا جاتا ہے، جنہیں کم جہتی لکیری اسپیس میں بڑھایا جا سکتا ہے۔ یہ فرض کرتے ہوئے کہ ان کم جہتی لکیری خالی جگہوں میں انسانی چہرے کے تخمینے الگ کیے جا سکتے ہیں، ان تخمینوں کو شناخت کے لیے فیچر ویکٹر کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے، جو کہ فیچر چہرے کے طریقہ کار کا بنیادی خیال ہے۔ ان طریقوں کو مزید تربیتی نمونوں کی ضرورت ہے، اور یہ مکمل طور پر امیج گرے کی شماریاتی خصوصیات پر مبنی ہیں۔ فی الحال، کچھ بہتر فیچر چہرے کے طریقے ہیں۔ تیسرا، عصبی نیٹ ورک کے چہرے کی شناخت کا طریقہ: نیورل نیٹ ورک کا ان پٹ کم ریزولیوشن کے ساتھ چہرے کی تصویر، مقامی علاقے کا خودکار تعلق، مقامی ساخت کا سیکنڈ آرڈر مومنٹ وغیرہ ہوسکتا ہے۔ اس طرح کے طریقوں کو تربیت کے لیے مزید نمونوں کی بھی ضرورت ہوتی ہے، اور بہت سی ایپلی کیشنز میں، نمونوں کی تعداد بہت محدود ہوتی ہے۔ چوتھا، لچکدار گراف مماثلت کا چہرہ پہچاننے کا طریقہ: لچکدار گراف ملاپ کا طریقہ ایک فاصلے کی وضاحت کرتا ہے جو دو جہتی جگہ میں چہرے کی عام اخترتی سے متغیر ہے، اور چہرے کی نمائندگی کرنے کے لیے وصف ٹوپولوجی کا استعمال کرتا ہے۔ ٹوپولوجی کے کسی بھی ورٹیکس میں ایک فیچر ویکٹر ہوتا ہے جس سے عمودی کے قریب چہرے کی معلومات ریکارڈ کی جاتی ہے۔ یہ طریقہ سرمئی خصوصیات اور ہندسی عوامل کو یکجا کرتا ہے، موازنہ کے دوران تصویر کو لچکدار اخترتی کرنے کی اجازت دیتا ہے، اور اس نے شناخت پر اظہار کی تبدیلی کے اثرات پر قابو پانے میں اچھے نتائج حاصل کیے ہیں۔ ایک ہی وقت میں، اسے ایک فرد کی تربیت کے لیے متعدد نمونوں کی ضرورت نہیں ہے۔