ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಚಯ

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ನಮಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ರೈಲು ಮತ್ತು ಹೈಸ್ಪೀಡ್ ರೈಲಿನಲ್ಲಿ ಹೋಗುವುದು, ಇದು ಮೂಲತಃ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಹಾಜರಾತಿ. ಈಗ ಶಾಲಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗಲೂ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತಾರೆ.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಂತೆ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಯಶಸ್ಸಿನ ಕೀಲಿಯು ಕೋರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಲ್ಲಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಯಂತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಮಾದರಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ವೀಡಿಯೊ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರ ವೃತ್ತಿಪರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುರುತಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಖದ ದೃ hentic ೀಕರಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿದ್ಯಮಾನ. ಕೆಲವು ತಿಂಗಳುಗಳ ಹಿಂದೆ 315 ಪಾರ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿಯಲ್ಲಿ ಲೋಪದೋಷವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಸೆಲ್ಫಿ ಮಾತ್ರ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಮುರಿಯಬಹುದು. ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ವಿಧಾನವು ಇನ್ನೂ ನಿಜವಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಂದೆ ನಿಂತಿದೆ, ದೃ hentic ೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಮುಂದೆ ನಿಂತಿದೆ, ಯಾರಾದರೂ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೊದಲ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಹಾಜರಾತಿಯ ದೋಷ ದರವನ್ನು 1/100000 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು JIAYIN ಮುಖ + ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಇಂದು, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿಯ ನಿಖರತೆಯು .ಹಿಸಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ. ಈಗ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಹೈ-ಡೆಫಿನಿಷನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಜನರು ಈಗ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಮುಂದೆ ನಿಲ್ಲುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಮೂಲಕ ಎಂದಿನಂತೆ ನಡೆಯಿರಿ, ವಿಶೇಷ ಉದ್ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಅವಳಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಹೈ-ಡೆಫಿನಿಷನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಕಣ್ಣುಗಳಿಂದ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಸರ್ಜರಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಸರ್ಜರಿಯ ನಂತರ ಹುಡುಗಿಯರ ನೋಟವು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಲ್ಲವಾದರೂ, ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಸರ್ಜರಿ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಸರ್ಜರಿಯ ಸ್ಥಳವನ್ನು ವಿಶಾಲ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. , ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ, ಜೊತೆಗೆ ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಸಂವೇದಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಸರ್ಜರಿ ಮುಖವನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಟ್ರೋಜನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮಾಹಿತಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾರಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ 1: 1 ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿವೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕ್ಷೇತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಶೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕನ್ಸೋಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿಯ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಈ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಈ ರೀತಿಯಾಗಿರುತ್ತಾನೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು. ಮುಖದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಸಮೃದ್ಧಿಯು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಹಾಜರಾತಿಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹಾಜರಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ.