Jelaskan Teknik dari Sistem pengecaman wajah dalam bahasa melayu

Sesetengah algoritma pengecaman wajah mengenal pasti wajah dengan mengambil tanda muka, atau ciri, dari wajah subjek. Sebagai contoh, algoritma mungkin menganalisa kedudukan perbandingan, saiz, dan/atau bentuk mata, hidung, tulang pipi, dan rahang. Ciri-ciri ini kemudiannya digunakan bagi mencari gambar lain dengan ciri yang serupa.

Algoritma lain menormalkan  Other algorithms menormalkan galeri gambar wajah dan memampatkan data wajah, hanya menyimpan data dalam gambar yang berguna bagi pengecaman wajah. Gambar prob kemudian dibandingkan dengan data wajah. Salah satu sistem yang paling awal berjaya berasaskan teknik membanding templat digunakan pada set ciri-ciri wajah menonjol lalu memberikan sejenis perwakilan wajah yang dimampatkan.

Algoritma pengecaman boleh dibahagi kepada dua pendekatan utama, geometrik, yang melihat kepada ciri menonjol, atau fotometrik, iaitu pendekatan statistik yang memurnikan gambar kepada nilai dan membandingkan nilai dengan templat bagi menyingkirkan kelainan.

Algoritma pengecaman popular termasuk "Principal Component Analysis" dengan eigenface, analisa beza layan linear, "Elastic Bunch Graph Matching fisherface", model Markov Tersembunyi, dan padanan pautan dinamik berpendorong neuron ("neuronal motivated").}}