മുഖവും ഫോട്ടോകളും തമ്മിൽ മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിൻറെ പരാതി എങ്ങനെ വേർതിരിക്കുന്നു?

മുഖത്ത് ക്യാമറയിലൂടെ ഇമേജുകൾ നേടിയ ഒരു ഉപകരണമാണ് ഫെയ്സ് റെസിഇനിഷൻ ടെക്നോളജി, മനുഷ്യ തിരിച്ചറിയൽ നടത്തുന്നു. ധനകാര്യ, മൊബൈൽ ഫോൺ ലോക്കുകൾ, പ്രവേശന നിയന്ത്രണം, ഷോപ്പിംഗ് തുടങ്ങിയ ഐഡന്റിറ്റി തിരിച്ചറിവിലാണ് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നത്. യഥാർത്ഥ വ്യക്തി തിരിച്ചറിയൽ പ്രവർത്തനം സ്വാഭാവികമായും ഉപകരണത്തിന്റെ മുഖം. അത് ഒരു ഫോട്ടോയാണെങ്കിൽ, ഒരു തമെൻറ് കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്നുള്ള മനുഷ്യമുഖത്തിന് തുല്യമാണ്, കാരണം യഥാർത്ഥ മുഖം ഒരു ഫോട്ടോ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനുള്ള വഞ്ചനാപരമായ പ്രശ്നം എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം.

അംഗീകാര സമയത്ത്, ഒരു അറ്റകുറ്റപ്പണി പോലുള്ളവ, ഒരു അറ്റകുറ്റപ്പണി, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പദപ്രയോഗ ഗ്രിമാസ് ഉണ്ടാക്കാൻ ഉപയോക്താവ്, ഒരു നിശ്ചിത പദപ്രയോഗം നടത്താൻ മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ, കാരണം ഫോട്ടോ വഞ്ചന ഒഴിവാക്കാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ, ഫോട്ടോ വഞ്ചന ഒഴിവാക്കാൻ കഴിയും, അതിനാൽ ഫോട്ടോ തട്ടിപ്പ് ഒഴിവാക്കാൻ കഴിയും, മുഖാമുഖം ഏറ്റുമുട്ടൽ അനുസരിച്ച് ഹാജരാകാത്ത ഗവേഷണമനുസരിച്ച്, മിന്നുന്നതാണ്, മിന്നുന്നതും വളരെ വിശ്വസനീയമായ ഒരു രീതിയാണ്.
ഫെയ്സ് റെസിഡിംഗിലും ഹാജരാക്കിയതുമായ അൽഗോരിതം നിലവിലുള്ള ഫോട്ടോഗ്രാഫിയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫേസ് വിൻഡോയുടെ വലുപ്പം, അത് ബുദ്ധിപരമായി സ്കെയിലുകൾ എന്നിവയാണ് സിസ്റ്റം. , മുഖം ക്യാമറയിൽ നിന്നുള്ളതാണ്, ചുറ്റുമുള്ള ക്യാപ്ചർ ഫ്രെയിമിന് ചെറുതാണ്.
ഈ രീതി ലൈറ്റ് വികിരണത്തിന്റെ ഒരു മാപ്പ് അവതരിപ്പിക്കാൻ പ്രത്യേക ഇൻഫ്രാറെഡ് കിരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഇത് ഒരു ഡെപ്ത് മാപ്പിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യും, കൂടാതെ സിസ്റ്റത്തിന് മിക്ക മുഖങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, അതിനാൽ ഇത് ബയോമെട്രിക് അല്ല സ്വയം പരിഹാരത്തേക്കാൾ, വിശാലമായ പ്രാമാണീകരണ സംവിധാനത്തിലെ ഒരു നിർണായക ലൈൻ ഘട്ടമായി മാറാം.
ഡിജിറ്റൽ വീഡിയോ സ്ട്രീമുകളിലെ മുഖങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡിജിറ്റൽ വീഡിയോ സ്ട്രീമുകളിൽ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡെപ്ത് വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഒന്നിലധികം ആളുകളിൽ നിന്നുള്ള വ്യത്യസ്ത ആളുകളുടെ ദൂരത്തിനനുസരിച്ച് മുഖം പരാജയപ്പെടാം. സാമാന്യവൽക്കരിച്ച മുഖത്ത് തിരിച്ചറിയൽ ഹാജർ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഫെയ്സ് ഇമേജ് ഏറ്റെടുക്കൽ, ഫെയ്സ് പൊസിഷനിംഗ്, ഫെയ്സ് റെസിഷൻ ഓഫ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഒരു ശ്രേണി എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, പ്രീപ്രിംഗ്, ഐഡന്റിറ്റി സ്ഥിരീകരണ, ഐഡന്റിറ്റി തിരയൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഐഡന്റിറ്റി സ്ഥിരീകരണത്തെയോ ഐഡന്റിറ്റി തിരയലിനെയോ ഇടുങ്ങിയ അർത്ഥം മുഖ്യസ്കണ്ഠയോ അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റത്തിലൂടെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.
ചില ഐഡന്റിറ്റി സ്ഥിരീകരണ സാഹചര്യങ്ങളിലെ ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ യഥാർത്ഥ ശാരീരിക സവിശേഷതകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിയാണ് ലിന്റഷൻ കണ്ടെത്തൽ. ലിക്രോഷൻ കണ്ടെത്തൽ പ്രധാനമായും രണ്ട് തരം, സഹകരണ നിക്തി കണ്ടെത്തൽ, സഹകരണമല്ലാത്ത നിരുത്തൽ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയാണ്.
1. സഹകരണ നിൻചർവ് കണ്ടെത്തൽ: മുഖം കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം മിന്നുന്ന ചില ക്രമരഹിതമായ കമാൻഡ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ അയയ്ക്കുന്നു, മിന്നുന്നതും തല തിരിഞ്ഞുകൊടുക്കുന്നതിനും വായ തുറക്കുന്നതിനും അയയ്ക്കുന്നു.
2. സഹകരണമല്ലാത്ത നിന്ദ്യത കണ്ടെത്തൽ: ഇൻഫ്രാറെഡ് ക്യാമറ പരിഷ്കൃത കണ്ടെത്തലിനായി ചിത്രങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു, ഈ പ്രക്രിയ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങളൊന്നും സഹകരിക്കേണ്ടതില്ല.
ഇൻഫ്രാറെഡ് ക്യാമറകളും സാധാരണ ക്യാമറകളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തെക്കുറിച്ച് ഇവിടെ ഞാൻ സംസാരിക്കും. സാധാരണ ക്യാമറകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഇൻഫ്രാറെഡ് ക്യാമറകളും സാധാരണ ക്യാമറകളും തമ്മിലുള്ള ഏറ്റവും വലിയ വ്യത്യാസം പ്രകാശ ഉറവിടത്തിലെ വ്യത്യാസമാണ്. ഒന്നാമതായി, ക്യാമറകൾ ഇമേജിംഗിനായി, ഒബ്ജക്റ്റുകളിൽ വെളിച്ചം പരിഹരിക്കുന്നതിനാൽ, സ്പായറിംഗ് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുകയും ഇമേജ് സെൻസറിന്റെ ഉപരിതലത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ഒരു ഇലക്ട്രിക്കൽ സിഗ്നലിനായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും, തുടർന്ന് ഒരു ഇലക്ട്രിക്കൽ സിഗ്നലിനായി പരിവർത്തനം ചെയ്യും , (എ / ഡി) അനലോഗ്-ടു-ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തനം, ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഇമേജ് സിഗ്നറായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുക, തുടർന്ന് പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഡിജിറ്റൽ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ചിപ്പിലേക്ക് അയച്ചു, ഒടുവിൽ യുഎസ്ബിയിലേക്ക് അയച്ചു മോണിറ്റർ.
സാധാരണ ക്യാമറകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഇൻഫ്രാറെഡ് ക്യാമറകളും സാധാരണ ക്യാമറകളും തമ്മിലുള്ള ഏറ്റവും വലിയ വ്യത്യാസം പ്രകാശ സ്രോതസ്സാണ്. സാധാരണ ക്യാമറകളുടെ പ്രകാശ ഉറവിടം ദൃശ്യപ്രകാശത്തിൽ നിന്നാണ്, അതായത് സൂര്യപ്രകാശം. അന്തർനിർമ്മിതമായ ഇൻഫ്രാറെഡ് ലാമ്പ് ഇൻഫ്രാറെഡ് രശ്മികളെ പുറപ്പെടുവിക്കുകയും വസ്തുവകയിൽ വ്യാപിക്കുകയും ക്യാമറയ്ക്ക് ലഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
1. ഇമേജിംഗ് തത്ത്വം
ഇത് ദൃശ്യപ്രകാശമോ ഇൻഫ്രാറെഡ് ലൈറ്റ് ആണോ എന്ന് നമുക്കറിയാം, അടിസ്ഥാന സാരാംശം വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗമാണെന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം. ഒടുവിൽ ഞങ്ങൾ കാണുന്ന ചിത്രം മെറ്റീരിയൽ ഉപരിതലത്തിന്റെ പ്രതിഫലന സവിശേഷതകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ മനുഷ്യ വസ്തു, പേപ്പർ, പേപ്പർ, സ്ക്രീനുകൾ, ത്രിമാന മാധ്യമങ്ങൾ, മറ്റ് ആക്രമണ മാധ്യമങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം പ്രതിഫലന സവിശേഷതകൾ എല്ലാം വ്യത്യസ്തമാണ്, അതിനാൽ ഇമേജിംഗ് വ്യത്യസ്തമാണ്, ഇൻഫ്രാറെഡ് വേവ് പ്രതിഫലനത്തിൽ ഈ വ്യത്യാസം കൂടുതൽ വ്യക്തമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്ക്രീനിന്റെ ഇൻഫ്രാറെഡ് ഇമേജിംഗ് ചിത്രത്തിൽ, വെളുത്ത പൂക്കളുടെ ഒരു ഭാഗം മാത്രമേയുള്ളൂ, ഒരു മനുഷ്യമുഖം പോലും. , തെറ്റിദ്ധാരണ ഒഴിവാക്കാൻ.
2. അന്തർനിർമ്മിത അൽഗോരിതം
ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ രീതി അനുസരിച്ച്, ഇമേജ് ശ്രേണിയിലെ പിക്സൽ തീവ്രത ഡാറ്റയുടെ താൽക്കാലിക വ്യത്യാസവും പരസ്പരവും ബന്ധപ്പെട്ട പിക്സൽ സ്ഥാനങ്ങളുടെ ചലനം നിർണ്ണയിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓരോ പിക്സലിന്റെയും പ്രവർത്തന വിവരങ്ങൾ ഇമേജ് സീക്വൻസ് ഉപയോഗിച്ച്, ഗ aus സിയൻ ഉപയോഗിച്ച് ലഭിക്കും വ്യത്യാസം ഫിൽട്ടർ, എൽബിപി സവിശേഷതകളും പിന്തുണാ വെക്ടറുകളും, ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഫീൽഡ് ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഫീൽഡ് ഒബ്ക്വൽ ഫ്ലോ ഫീൽഡ് ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഫീൽഡ് ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഫീൽഡ് ഒരേ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുന്നതിനും മിന്നുന്നതുമാണ്. ഉപയോക്താവിന്റെ സഹകരണമില്ലാതെ ഈ തത്സമയ കണ്ടെത്തൽ രീതിക്ക് അന്ധമായ കണ്ടെത്തൽ നേടാൻ കഴിയും.
3 ഡി ഫെയ്സ് കണ്ടെത്തൽ 3 ഡി ഫേസ് കണ്ടെത്തൽ ഉൾപ്പെടുന്ന മറ്റ് വിധികർത്താക്കൾ ഉൾപ്പെടുന്നു