Uchta algoritmlar davra suhbati bo'yicha tanishish texnologiyasini bilasizmi?

Davrli kunlar tan olish texnologiyasi birinchi navbatda ma'lumot to'playdi va tashrif mashinasi piyodalar o'tish joyi kirib borishi va chiqishi bilan yuzma-yuz ma'lumotlar bazasi bilan taqqoslaydi. Agar taqqoslash muvaffaqiyatli bo'lsa, qatnashish mashinasi ochiladi; Agar taqqoslash muvaffaqiyatsiz bo'lsa, qatnashish mashinasi ochilmaydi; Boshqaruv foydalanuvchini davolamaslikning ma'lumotlarning taqqoslashiga asoslangan va kompyuter kanalni boshqarish sohasiga kirishi va tashqariga chiqadigan xodimlarni avtomatik boshqarish vositasi sifatida hisobga olinadi. Shu bilan birga, foydalanuvchilarni ro'yxatga olish yozuvlariga ko'ra, u tezda ro'yxatdan o'tish uchun qulay bo'lgan vaqtlar uchun eksport qilinishi mumkin bo'lgan erkin foydalanishni boshqarish bo'yicha yozish hisobotini yaratishi mumkin, bu menejerlar uchun ro'yxatdan o'tish uchun qulay bo'lgan vaqt, shuningdek undan foydalanish mumkin Ichki xodimlar uchun avtomatik qatnash tizimi.

Asosiy hujumda qatnashish tizimlari asosan uchta toifaga, ya'ni: modellarga asoslangan shablonlar va usullarga asoslangan usullar, geometrik xususiyatlarga asoslangan usullar, usullar va modellarga asoslangan usullar asosida usullar.
1. Geometrik xususiyatlarga asoslangan usul erta va an'anaviy usuldir va odatda yana boshqa algoritmlar bilan birgalikda natijalarga olib kelishi kerak;
2. Shabllatga asoslangan usullarni korrelyatsiya qilish, eigenfae usullari, chiziqli kamsituvchi tahlil usullari, yakka qiymat parchalanish usullari, yakka qiymat parchalanish usullari, neyron tarmog'i usullari, dinamik ulanish usullari va boshqalarni ajratish mumkin.
3. Modelga asoslangan usullar yashiringan modellar, faol shakl modellari va faol ko'rinishi modellariga asoslangan usullarni o'z ichiga oladi.
Geometriyaga asoslangan usullar
Inson yuzi ko'zlari, burun, og'iz va iya kabi qismlardan iborat. Aynan, bu qismlarning shakli, o'lchamlari va tuzilishidagi turli xil farqlar tufayli dunyodagi har bir inson yuzi juda boshqacha. Shu sababli, ushbu qismlarning shakli va tarkibiy munosabatlarining geometrik tavsifi, ehtimol, davomat davsand bo'lishining muhim xususiyati sifatida ishlatilishi mumkin.
Geometrik xususiyatlar birinchi navbatda inson yuzining tavsifini o'rganish va tan olishda ishlatilgan. Birinchidan, bir qator shashka punktlari profil egrigiga qarab aniqlandi va masofa va burchak kabi, masalan, masofa va burchak kabi tanib olish uchun bir qator xususiyatlar to'plamlari ushbu mos keladigan ballardan kelib chiqqan. Bu juda innovatsion usul - bu Jia va boshqalar. Yon profil rasmini old tomonga yaqin grey rasmidagi chiziq yaqinidagi integral proektsiyani taqlid qiling.
Frontal yuz berish uchun geometrik xususiyatlardan foydalanish Ko'zlar, og'iz, og'iz va burun kabi muhim xususiyatlarning pozitsiyasini, masalan, ko'zlar bilan tasniflash xususiyatlari singari ishlashi sinovdan o'tkazildi eksperimental ravishda. Tadqiqotlar, natijalar optimistik emas.
Defoni deformatsiya usuli geometrik xususiyatlarning yaxshilanishi sifatida qabul qilinishi mumkin. Uning asosiy g'oyasi - bu organ modelini sozlash parametrlari (ya'ni deformatsiyalash andoza) bilan loyihalashtirish, energiya funktsiyasini aniqlang va model parametrlarini sozlash orqali energiya funktsiyasini minimallashtirish. Model parametrlari bu vaqtda organning geometrik xususiyatlari sifatida ishlatiladi.
Ushbu usul g'oyasi juda yaxshi, ammo ikkita muammo bor. Birinchidan, energiya funktsiyasida turli xarajatlardagi og'ir koeffitsientlar faqat ommalashtirish qiyin bo'lgan empirik jihatdan aniqlanishi mumkin. Ikkinchisidan, energiya funktsiyasini optimallashtirish jarayoni juda ko'p vaqt talab etadi va amalda qo'llash qiyin. Parametrga asoslangan yuz kontsentsiyasi yuzning aniq xususiyatlarini tavsiflashga erishishi mumkin, ammo bu ortiqcha ishlov berish va yaxshi parametrni tanlashi kerak. Shu bilan birga, umumiy geometrik xususiyatlardan foydalanish faqat mahalliy nozik xususiyatlarga e'tibor bermaydigan qismlarning asosiy shakli va tarkibiy aloqalarini tasvirlaydi, natijada, qo'pol tasnif uchun ko'proq mos keladi