ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂರು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆಯೇ?

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮೊದಲು ಮುಖದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಾದಚಾರಿ ಹಾದಿಯ ದ್ವಾರವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ನಿರ್ಗಮಿಸುವಾಗ ಅದನ್ನು ಮುಖದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಹೋಲಿಕೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾದರೆ, ಗೇಟ್ ತೆರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಾಧನಗಳ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಣೆ ಆಧರಿಸಿದೆ, ಮತ್ತು ಚಾನಲ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ಗಮಿಸುವ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ನೋಂದಣಿ ದಾಖಲೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಇದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಯದಂತಹ ವಿವಿಧ ವಿಂಗಡಣೆ ಷರತ್ತುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ರಫ್ತು ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು.

ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮೂಲತಃ ಮೂರು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ: ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳು, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳು.
1. ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಿಧಾನವು ಆರಂಭಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಇತರ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
.
3. ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಗುಪ್ತ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಸಕ್ರಿಯ ಆಕಾರದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ನೋಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ಮಾನವನ ಮುಖವು ಕಣ್ಣುಗಳು, ಮೂಗು, ಬಾಯಿ ಮತ್ತು ಗಲ್ಲದಂತಹ ಭಾಗಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಈ ಭಾಗಗಳ ಆಕಾರ, ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದಾಗಿ, ಪ್ರಪಂಚದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾನವ ಮುಖವು ತುಂಬಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಭಾಗಗಳ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಮಾನವ ಮುಖದ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಕರ್ವ್ ಪ್ರಕಾರ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ದೂರ, ಕೋನ ಮುಂತಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಈ ಪ್ರಮುಖ ಬಿಂದುಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಜಿಯಾ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಡಿಗ್ರಿ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ರೇಖೆಯ ಸಮೀಪವಿರುವ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್ ಸೈಡ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಬಹಳ ಹೊಸ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಮುಂಭಾಗದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಣ್ಣುಗಳು, ಬಾಯಿ ಮತ್ತು ಮೂಗಿನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬಿಂದುಗಳ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಣ್ಣುಗಳಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಗಗಳ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಆಕಾರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆ ಇದೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಆಶಾವಾದವಲ್ಲ.
ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿಧಾನದ ಸುಧಾರಣೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಇದರ ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆ: ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂಗಾಂಗ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ, ಶಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಶಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಅಂಗದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ.
ಈ ವಿಧಾನದ ಕಲ್ಪನೆಯು ತುಂಬಾ ಒಳ್ಳೆಯದು, ಆದರೆ ಎರಡು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿವೆ. ಒಂದು, ಶಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ವೆಚ್ಚಗಳ ತೂಕದ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಅನುಭವದಿಂದ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಇನ್ನೊಂದು, ಎನರ್ಜಿ ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಹಳ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕಷ್ಟ. ಮುಖದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಮುಖದ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿಯತಾಂಕದ ಆಯ್ಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಬಳಕೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಭಾಗಗಳ ಮೂಲ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾಹಿತಿಯ ಒಂದು ಭಾಗದ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಒರಟು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಫೀಚರ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ದಕ್ಷತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದರಿಂದ ದೂರವಿದೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಪ್ರಮಾಣವೂ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ.