ముఖాలు మరియు ఫోటోల మధ్య ముఖ గుర్తింపు హాజరు ఎలా తేడా ఉంటుంది?

ఫేస్ రికగ్నిషన్ టైమ్ అటెండెన్స్ టెక్నాలజీ అనేది యంత్రం కెమెరా ద్వారా చిత్రాలను సంపాదించి మానవ గుర్తింపును నిర్వహించే పరికరం. ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ప్రధానంగా ఫైనాన్స్, మొబైల్ ఫోన్ లాక్స్, యాక్సెస్ కంట్రోల్ మరియు షాపింగ్ వంటి ముఖ చెల్లింపు వంటి గుర్తింపు గుర్తింపులో ఉపయోగించబడుతుంది, ముఖ గుర్తింపు సమయం హాజరు సాంకేతికత మన దైనందిన జీవితంలో ఇప్పటికే ఉంది. నిజమైన వ్యక్తి గుర్తింపు ఫంక్షన్ సహజంగానే పరికరం యొక్క ముఖం. ఇది ఫోటో అయితే, ఇది విమాన దృక్పథం నుండి మానవ ముఖం వలె ఉంటుంది, నిజమైన ముఖాన్ని ఫోటోతో భర్తీ చేసే మోసపూరిత సమస్యను ఎలా నివారించాలి.

గుర్తింపు సమయంలో, వినియోగదారు మరమ్మత్తు వంటి చర్యకు సహకరించడానికి ముఖ కవళికలను మాత్రమే తయారు చేయాలి, ఒక నిర్దిష్ట వ్యక్తీకరణ గ్రిమేస్ చేయండి, ఎందుకంటే ఫోటోలో అటువంటి నిర్దిష్ట చర్యను సాధించడం కష్టం, తద్వారా ఫోటో మోసాన్ని నివారించవచ్చు, ముఖ గుర్తింపు హాజరు పరిశోధన ప్రకారం, సిబ్బంది ఒప్పుకోలు ప్రకారం, మెరిసేవారిని గుర్తించడం చాలా నమ్మదగిన పద్ధతి.
ముఖ గుర్తింపు మరియు హాజరు వ్యవస్థలో లోపం రేటును తగ్గించడానికి, సిస్టమ్ ఇప్పటికే ఉన్న ఫోటోగ్రఫీలో ఉపయోగించిన ఫేస్ డిటెక్షన్ అల్గోరిథం కు లోతు సమాచారాన్ని వర్తిస్తుంది మరియు ఫేస్ విండో యొక్క లోతు కోఆర్డినేట్ల ప్రకారం ముఖ విండో యొక్క పరిమాణాన్ని తెలివిగా స్కేల్ చేస్తుంది, అంటే, ముఖం కెమెరా నుండి, చుట్టుపక్కల సంగ్రహణ ఫ్రేమ్ చిన్నది.
ఈ పద్ధతి దృశ్యంలో కాంతి రేడియేషన్ యొక్క మ్యాప్‌ను ప్రొజెక్ట్ చేయడానికి ప్రత్యేక పరారుణ కిరణాలను ఉపయోగిస్తుంది, తరువాత ఇది లోతు మ్యాప్‌గా మార్చబడుతుంది మరియు సిస్టమ్ చాలా ముఖాలను గుర్తించగలిగినప్పటికీ, వ్యక్తిగత ముఖాల మధ్య తేడాలను గుర్తించే సామర్థ్యం దీనికి లేదు, కాబట్టి ఇది బయోమెట్రిక్స్ కాదు ఒక పరిష్కారం కాకుండా, ఇది విస్తృత ప్రామాణీకరణ వ్యవస్థలో క్లిష్టమైన లైన్-ఆఫ్-దృష్టి దశగా మారుతుంది.
డిజిటల్ వీడియో స్ట్రీమ్‌లలో ముఖాలను గుర్తించడానికి లోతు సమాచారాన్ని ఉపయోగించడం, ఒక సన్నివేశంలో, బహుళ వ్యక్తులు ఉంటే, లెన్స్ నుండి వేర్వేరు వ్యక్తుల దూరం ప్రకారం ముఖం విఫలమవుతుంది. సాధారణీకరించిన ముఖ గుర్తింపు హాజరు వాస్తవానికి ఫేస్ ఇమేజ్ సముపార్జన, ఫేస్ పొజిషనింగ్, ఫేస్ గుర్తింపు హాజరు ప్రిప్రాసెసింగ్, గుర్తింపు నిర్ధారణ మరియు గుర్తింపు శోధన మొదలైన వాటితో సహా వ్యవస్థ యొక్క సంబంధిత సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల శ్రేణిని ముఖ గుర్తింపు హాజరును కలిగి ఉంది మరియు ముఖ గుర్తింపు హాజరు a ఇరుకైన భావం ముఖాల సాంకేతికత లేదా వ్యవస్థ ద్వారా గుర్తింపు నిర్ధారణ లేదా గుర్తింపు శోధనను సూచిస్తుంది.
కొన్ని గుర్తింపు ధృవీకరణ దృశ్యాలలో వస్తువుల యొక్క నిజమైన శారీరక లక్షణాలను నిర్ణయించే ఒక పద్ధతి లివినెస్ డిటెక్షన్. లివ్‌నెస్ డిటెక్షన్ ప్రధానంగా రెండు రకాలుగా విభజించబడింది, సహకార విశ్రాంతిని గుర్తించడం మరియు సహకార రహిత విశ్రాంతి గుర్తింపు.
1. కోఆపరేటివ్ లివినెస్ డిటెక్షన్: ఫేస్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్ మెరిసే, తల తిప్పడం మరియు నోటిని తెరవడం వంటి కొన్ని యాదృచ్ఛిక కమాండ్ చర్యలను పంపుతుంది.
2. కోఆపరేటివ్ కాని విశ్రాంతి గుర్తింపు: పరారుణ కెమెరా శుద్ధి చేసిన గుర్తింపు కోసం చిత్రాలను సేకరిస్తుంది మరియు ఈ ప్రక్రియ పేర్కొన్న చర్యలతో సహకరించాల్సిన అవసరం లేదు.
ఇక్కడ నేను పరారుణ కెమెరాలు మరియు సాధారణ కెమెరాల మధ్య వ్యత్యాసం గురించి మాట్లాడుతాను. సాధారణ కెమెరాలతో పోలిస్తే, పరారుణ కెమెరాలు మరియు సాధారణ కెమెరాల మధ్య అతిపెద్ద వ్యత్యాసం కాంతి వనరులో తేడా. అన్నింటిలో మొదటిది, కెమెరాల ఇమేజింగ్ కోసం, వస్తువులపై కాంతి వికిరణం అవుతుంది, విస్తరించిన వికీర్ణం జరుగుతుంది, మరియు కాంతి యొక్క తిరిగి ప్రతిబింబించే భాగం ఇమేజ్ సెన్సార్ యొక్క ఉపరితలంపై దృష్టి పెట్టడానికి లెన్స్ ద్వారా స్వీకరించబడుతుంది, ఆపై ఎలక్ట్రికల్ సిగ్నల్‌గా మార్చబడుతుంది . మానిటర్.
సాధారణ కెమెరాలతో పోలిస్తే, పరారుణ కెమెరాలు మరియు సాధారణ కెమెరాల మధ్య అతిపెద్ద వ్యత్యాసం కాంతి మూలం. సాధారణ కెమెరాల కాంతి మూలం కనిపించే కాంతి నుండి వస్తుంది, అనగా సూర్యకాంతి. అంతర్నిర్మిత పరారుణ దీపం పరారుణ కిరణాలను విడుదల చేస్తుంది, ఇవి వస్తువుపై వికిరణం చేసిన తరువాత కెమెరా ద్వారా విస్తృతంగా చెల్లాచెదురుగా మరియు స్వీకరించబడతాయి.
1. ఇమేజింగ్ సూత్రం
ఇది కనిపించే కాంతి లేదా పరారుణ కాంతి అయినా, ప్రాథమిక సారాంశం విద్యుదయస్కాంత తరంగాలు అని మాకు తెలుసు. చివరకు మనం చూసే చిత్రం పదార్థ ఉపరితలం యొక్క ప్రతిబింబ లక్షణాలకు సంబంధించినది. నిజమైన మానవ ముఖాలు మరియు కాగితం, తెరలు, త్రిమితీయ ముసుగులు మరియు ఇతర దాడి మీడియా ప్రతిబింబ లక్షణాలు అన్నీ భిన్నంగా ఉంటాయి, కాబట్టి ఇమేజింగ్ కూడా భిన్నంగా ఉంటుంది మరియు పరారుణ తరంగ ప్రతిబింబంలో ఈ వ్యత్యాసం మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. ఉదాహరణకు, స్క్రీన్ యొక్క పరారుణ ఇమేజింగ్ చిత్రంలో, తెల్లని పువ్వుల ముక్క మాత్రమే ఉంది, మానవ ముఖం కూడా లేదు. , తప్పు తీర్పును నివారించడానికి.
2. అంతర్నిర్మిత అల్గోరిథం
ఆప్టికల్ ఫ్లో పద్ధతి ప్రకారం, ఇమేజ్ సీక్వెన్స్‌లోని పిక్సెల్ ఇంటెన్సిటీ డేటా యొక్క తాత్కాలిక వైవిధ్యం మరియు సహసంబంధం సంబంధిత పిక్సెల్ స్థానాల కదలికను నిర్ణయించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ప్రతి పిక్సెల్ పాయింట్ యొక్క నడుస్తున్న సమాచారం ఇమేజ్ సీక్వెన్స్ నుండి పొందబడుతుంది, గాస్సియన్ ఉపయోగించి వ్యత్యాస వడపోత, LBP లక్షణాలు మరియు మద్దతు వెక్టర్స్ అదే సమయంలో, ఆప్టికల్ ఫ్లో ఫీల్డ్ వస్తువుల కదలికకు సున్నితంగా ఉంటుంది మరియు కంటి కదలిక మరియు మెరిసేలా ఒకేలా గుర్తించడానికి ఆప్టికల్ ఫ్లో ఫీల్డ్ ఉపయోగించవచ్చు. ఈ ప్రత్యక్ష గుర్తింపు పద్ధతి వినియోగదారు సహకారం లేకుండా బ్లైండ్ డిటెక్షన్ సాధించగలదు.
ఇతర తీర్పు పద్ధతుల్లో 3D ఫేస్ డిటెక్షన్ ఉన్నాయి, ఇది ముఖాన్ని కాల్చడానికి 3D కెమెరాను ఉపయోగిస్తుంది, కెమెరా సంపాదించిన డేటాను అనుసంధానిస్తుంది, ముఖాన్ని సంశ్లేషణ చేస్తుంది, దానిని విశ్లేషిస్తుంది మరియు చివరకు ఇది నిజమైన ముఖం లేదా ఫోటో కాదా అని తీర్పు ఇస్తుంది.