कंप्यूटरसॉफ्टवेयर

चरण दिशा-निर्देशों और विवरण द्वारा कदम के साथ ट्रैकिंग कार्यक्रम का सामना

चेहरा पहचान प्रणाली एक कंप्यूटर अनुप्रयोग है कि पहचान या एक डिजिटल छवि या वीडियो क्लिप से एक व्यक्ति को सत्यापित कर सकते हैं है। एक तरह से यह करने के लिए - छवि और डेटाबेस से विकल्पों में से चयन किया चेहरे की विशेषताओं की तुलना करने के।

चेहरे की पहचान (प्रोग्राम) आमतौर पर सुरक्षा व्यवस्था में प्रयोग किया जाता है और अन्य बॉयोमेट्रिक प्रणाली (जैसे, अंगुली की छाप या आंख आईरिस) की तुलना में किया जा सकता है। हाल ही में, यह भी वाणिज्यिक और विज्ञापन की पहचान के लिए एक उपकरण के रूप में लोकप्रिय हो गया है।

कुछ चेहरे की पहचान एल्गोरिदम विषय की छवि से चेहरे की विशेषताओं, स्थलों या हटाने वस्तुओं की पहचान। उदाहरण के लिए, एल्गोरिथ्म रिश्तेदार की स्थिति, आकार और / या आंखों, नाक, गाल और जबड़े के आकार का विश्लेषण कर सकते हैं। ये आंकड़े तो उपयुक्त मानकों के साथ छवियां ढूंढने के लिए उपयोग किया जाता है। अन्य एल्गोरिदम चेहरा छवियों की एक गैलरी को सामान्य और फिर उस व्यक्ति पर डेटा सेक, छवि, जो चेहरा पहचानने के लिए उपयोगी है के केवल उस डेटा रखते हुए। फिर मूल छवि मौजूदा डेटा के साथ तुलना में है। जल्द से जल्द सफल, विशेषता चेहरे की विशेषताओं का एक सेट करने के लिए लागू पैटर्न की तुलना उपस्थिति के संकुचित प्रतिनिधित्व का एक प्रकार प्रदान करने के तरीकों के आधार पर प्रणालियों में से एक।

कैसे कार्यक्रम मान्यता का सामना करना पड़ता है?

यह कुछ एल्गोरिदम कि दो मुख्य दृष्टिकोण में बांटा जा सकता शामिल हैं:

  • ज्यामितीय, जो विशिष्ट या भामिति सुविधाओं पर विचार करता है।
  • सांख्यिकीय, जो मूल्य में छवि तब्दील हो और विचरण खत्म करने के लिए टेम्पलेट्स के साथ तुलना करती है।

तीन आयामी पैटर्न मान्यता

नई प्रवृत्ति, एक उच्च परिशुद्धता प्राप्त करने के लिए बनाया गया है, एक तीन आयामी चेहरा पहचानने है। इस विधि 3 डी-सेंसर का उपयोग करता चेहरे के आकार के बारे में जानकारी इकट्ठा करने के लिए। यह जानकारी तो ऐसे सर्किट सॉकेट, नाक और ठोड़ी के रूप में विशिष्ट सुविधाओं की पहचान करने के लिए किया जाता है।

तीन आयामी चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर के लाभ यह है कि वे अन्य विकल्प के विपरीत, प्रकाश में परिवर्तन से प्रभावित नहीं हैं। यह तकनीक भी एक प्रोफ़ाइल दृश्य सहित भिन्न दृश्य कोणों से पहचाना जा सकता है। तीन आयामी डेटा काफी चेहरा पहचानने की सटीकता में सुधार इशारा करते हैं। परिष्कृत सेंसर कि तीन आयामी छवियों के रूप में छवियों का कब्जा बढ़ाने के विकास के माध्यम 3 डी-बढ़ाया अनुसंधान। सेंसर चेहरे पर एक संरचित प्रकाश पेश द्वारा कार्य करते हैं। एक दर्जन या इन छवि सेंसर की अधिक अप करने के लिए एक एकल चिप CMOS पर रखा जा सकता है - उनमें से प्रत्येक स्पेक्ट्रम के दूसरे भाग लिया गया।

हालांकि, यहां तक 3 डी पालन न करने की आदर्श विधि चेहरे का भाव के प्रति संवेदनशील हो सकता है। इस प्रयोजन के लिए टेक्नियॉन में शोधकर्ताओं के एक समूह सममितीय की तरह भाव को संभालने के लिए लागू किया जाता मीट्रिक ज्यामिति के उपकरण। उसके बाद, कंपनी विजन पहुँच तीन आयामी चेहरा पहचानने के लिए हमारे समाधान बनाया गया है। बाद में, कंपनी Bioscrypt इंक है, जो मानव चेहरा पहचानने, 3 डी FastPass के रूप में जाना के लिए कार्यक्रम का एक संस्करण विकसित किया गया है द्वारा अधिग्रहण कर लिया था।

नई विधि तीन कैमरों कि विभिन्न कोणों पर बात पर नज़र रखने के साथ तीन आयामी छवियों पर कब्जा करने के लिए एक तरह से लागू करने के लिए है। उनमें से एक वस्तु, दूसरे के सामने की ओर इशारा करेगा - एक कोण पर - पक्ष, तीसरे से। वे सभी एक साथ काम करते हैं, वास्तविक समय में विषय के चेहरे पर नज़र रखने और उसे पहचान करने के लिए सक्षम होने के लिए सक्षम होने के लिए होगा। यह माना जाता है कि इस तकनीक जल्द ही आधारित होगा, एक कैमरा मान्यता के माध्यम से लोगों के लिए किसी भी कार्यक्रम।

त्वचा बनावट का विश्लेषण

एक और नई प्रवृत्ति त्वचा है, जो मानक डिजिटल या स्कैन छवियों में तय कर रहे हैं के दृश्य विवरण उपयोग करता है। इस विधि, त्वचा की बनावट विश्लेषण कहा जाता है, अद्वितीय लाइनों, पैटर्न और धब्बे कि एक व्यक्ति की त्वचा में दिखाई दे रहे हैं, गणितीय अंतरिक्ष में बदल जाता है।

परीक्षणों से पता चला है कि इस प्रौद्योगिकी के अलावा के साथ, चेहरे का पता लगाना प्रदर्शन 20-25% से बढ़ सकता है।

हीट कक्षों

चेहरा पहचानने के लिए इनपुट डेटा प्राप्त करने का दूसरा रूप थर्मल इमेजिंग कैमरे का उपयोग है। इस प्रक्रिया के लिए धन्यवाद, कैमरा केवल सिर के आकार का निर्धारण, और इस तरह धूप का चश्मा, टोपी या मेक-अप के रूप में आइटम अनदेखी करेंगे। चेहरे की पहचान के लिए थर्मल इमेजिंग का उपयोग कर के साथ समस्या यह है कि डेटाबेस सीमित कर रहे हैं।

वर्तमान में, शोधकर्ताओं ने वास्तविक जीवन और उत्पादन परिदृश्य में इस प्रौद्योगिकी के उपयोग का अध्ययन कर रहे हैं और एक ही समय में एक नई थर्मल इमेजिंग डेटाबेस बनाने। अध्ययन कम संवेदनशीलता ferroelectric विद्युत कम संकल्प सेंसर जो (LWIR) लम्बी-तरंग अवरक्त थर्मल छवियों प्राप्त करने में सक्षम हैं का उपयोग करता है। परिणाम दृश्य और पारंपरिक LWIR कैमरा के विलय बाहरी जांच में महान परिणाम है कि दिखा। इस संयोजन पर कैमरे के लिए वास्तव में शक्तिशाली चेहरा पहचान सॉफ्टवेयर काम कर सकते हैं।

व्यापक इस्तेमाल

शोधकर्ताओं ने नई प्रौद्योगिकियों कि केवल विशेषज्ञों के लिए उपलब्ध हैं, डेवलपर्स मुख्यधारा अनुप्रयोगों पर काम कर रहे हैं यह भी अभी भी खड़े नहीं है। के बाद यह गूगल ग्लास के निर्माण की घोषणा की गई है, वहाँ बहुत शोर के आसपास थी और इंटरनेट पर इस बात के लिए मान्यता सॉफ्टवेयर का सामना। यह माना जाता है कि यह उपयोगकर्ताओं को एक दूसरे के साथ बल्कि विभिन्न वस्तुओं के साथ न केवल बातचीत करने के लिए के लिए अवसरों का एक बहुत खुल जाएगा।

आज, उपलब्ध चेहरा पहचानने इंटरफेस है कि आप अपने अनुप्रयोगों के लिए उपयोग कर सकते हैं की एक बड़ी सूची। सबसे आम निम्नलिखित हैं।

चेहरा पहचान स्टीफन

लैम्ब्डा लैब्स, जो आंखों, नाक और मुंह के आकार के स्थान पर चेहरे की पहचान है, साथ ही एक लिंग वर्गीकरण का आयोजन प्रदान करता है का विकास। डेवलपर की आधिकारिक वेबसाइट पर उपलब्ध है।

चेहरे की पहचान

इंटरनेट, जो एक आदर्श प्रतिस्थापन Face.com है पर कंप्यूटर चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर। वर्तमान में मुक्त करने के लिए उपलब्ध है।

Animetrics चेहरा पहचान

परिशिष्ट Animetrics चेहरा पहचान एपीआई तस्वीरों में व्यक्तियों का पता लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। चेहरे की विशेषताओं या स्थलों के बारे में जानकारी छवि में निर्देशांकों के रूप में लौट आए।

Skybiometry

इसका इस्तेमाल करने के लिए आपको SkyBiometry में अपने खाते में बनाया गया अनुप्रयोग होना आवश्यक है। इसके निर्माण, एक काफी सरल पंजीकरण के लिए।

चेहरा ++

इस एप्लिकेशन के पास उन्नत प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है कंप्यूटर दृष्टि के 3 मुख्य सेवाओं (का पता लगाने, पहचान, और विश्लेषण) प्रदान करने के लिए और डाटा खनन। कार्यक्रम का पता लगाता है और चिह्न विश्लेषण (23 अंक), मील का पत्थर (81 अंक) जिम्मेदार बताते हैं: आयु, लिंग, चश्मा, जाति और इतने पर।

FaceMark

यह चेहरा पहचान के लिए एक शक्तिशाली एपीआई-इंटरफेस है। प्रोफ़ाइल के लिए - वह मील का पत्थर ललाट चेहरे छवियों और 35 के लिए 68 अंक मिलता है। FaceMark चित्र URL-पता द्वारा निर्दिष्ट, या डाउनलोड की गई फ़ाइल के साथ व्यक्तियों के लिए लक्ष्य का पता लगाता है, और JSON-फ़ाइल प्रत्येक पाया अवतार के लिए वेक्टर चेहरे स्थलों और संयोग के बिंदु से युक्त के रूप में परिणाम आउटपुट।

Eyeris द्वारा EmoVu

बुद्धिमान सॉफ्टवेयर भावनाओं पहचान करने के लिए है, जो कैमरों मानव सूक्ष्म अभिव्यक्ति, लिंग और आयु समूह को पढ़ने के लिए सक्षम बनाता है। वास्तविक समय में यह चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर, जो काम करता है जब उपयोगकर्ताओं को अपने कंप्यूटर या मोबाइल डिवाइस पर वीडियो देख रहे हैं।

Rekognition.com

यह सबसे अच्छा विकल्प Face.com से एक है। , फास्ट विश्वसनीय और स्केलेबल rekognition इंजन चेहरे का पता लगाने, स्कैनिंग प्रदर्शन कर सकते हैं, पढ़ रहे हैं और खोज। यह स्वचालित रूप से फेसबुक पर छवियों की मदद और टैग के साथ प्रशिक्षित कर सकते हैं। क्योंकि यह सामाजिक नेटवर्क पर केंद्रित है, यह "Android" के लिए सबसे अच्छा चेहरे की पहचान कार्यक्रम है।

FaceRect

यह भी चेहरे का पता लगाने के लिए एक शक्तिशाली और इंटरफेस है। वह व्यक्ति (दोनों ललाट और प्रोफ़ाइल) चित्र URL-पते में दर्शाया या एक फ़ाइल के रूप में डाउनलोड की है और एक भी तस्वीर में एक से अधिक चेहरे मिल सकते हैं, और साथ JSON- प्रारूपित प्रतिक्रिया करता है। छवि पाया प्रत्येक इकाई के लिए सीमांकन बॉक्स को डाउनलोड किया जाता है।

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