Algoritmos que executam a tarefa de detecção de face, são treinados exaustivamente para obterem um resultado satisfatório. O treino é feito com diversas imagens que possuem faces distintas, bem como com imagens que possuem objetos que não são faces, mas podem confundir o algoritmo de detecção.
De acordo com Prado (2018), em relação aos algoritmos com foco em detecção de face, eles podem ser divididos em quatro categorias que definem os métodos operacionais dos mesmos.
Fazendo uso dessas informações, marque a alternativa que contém as quatro categorias.


Alternativas
Alternativa 1:
Baseado em características variantes, baseado em conhecimento, baseado em templates e baseado em aparência.

Alternativa 2:
Baseado em conhecimento, baseado em características invariantes, baseado em templates e baseado em aparência.

Alternativa 3:
Baseado em templates, baseado em conhecimento, baseado em características invariantes e baseado em formulário online.

Alternativa 4:
Baseado em aparência, baseado em construção de características online, baseado em conhecimento e baseado em características invariantes.

Alternativa 5:
Baseado treinamento de baixo custo computacional, baseado em características invariantes, baseado em templates e baseado em aparência.