चेहरा मान्यता समय उपस्थिति अभिगम नियंत्रण प्रणाली समारोह मॉड्यूल

क्षेत्रीय फीचर विश्लेषण एल्गोरिथ्म का व्यापक रूप से फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी में उपयोग किया जाता है, जो कंप्यूटर इमेज प्रोसेसिंग टेक्नोलॉजी और बायोस्टैटिस्टिक्स सिद्धांतों को एकीकृत करता है, वीडियो से पोर्ट्रेट फीचर पॉइंट्स निकालने के लिए कंप्यूटर इमेज प्रोसेसिंग तकनीक का उपयोग करता है, और एक गणितीय मॉडल स्थापित करने के लिए बायोस्टैटिस्टिक्स के सिद्धांतों का उपयोग करता है, जो एक गणितीय मॉडल स्थापित करता है, जो कि है। , एक फेस फीचर टेम्पलेट। फ़ीचर विश्लेषण करने के लिए पूर्ण किए गए फेस फीचर टेम्प्लेट और विषय की फेस इमेज का उपयोग करते हुए, विश्लेषण परिणाम के अनुसार एक समानता मूल्य दिया जाता है। इस मान का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि क्या यह एक ही व्यक्ति है।

1. फेस कैप्चर और ट्रैकिंग फ़ंक्शन
फेस कैप्चर किसी व्यक्ति को एक छवि या वीडियो स्ट्रीम के फ्रेम में और व्यक्ति को पृष्ठभूमि से अलग करने और स्वचालित रूप से इसे सहेजने के लिए संदर्भित करता है। पोर्ट्रेट ट्रैकिंग पोर्ट्रेट कैप्चर तकनीक के उपयोग को संदर्भित करता है ताकि यह एक निर्दिष्ट पोर्ट्रेट को स्वचालित रूप से ट्रैक कर सके क्योंकि यह कैमरे द्वारा कैप्चर की गई सीमा के भीतर चलता है।
2. चेहरे की पहचान उपस्थिति तुलना
चेहरे की पहचान उपस्थिति सत्यापन और खोज के लिए दो तुलना मोड हैं। सत्यापन विधि ने कैप्चर किए गए चित्र या एक निर्दिष्ट चित्र की तुलना डेटाबेस में एक पंजीकृत ऑब्जेक्ट के साथ तुलना करने के लिए किया है, यह निर्धारित करने के लिए कि वे एक ही व्यक्ति हैं या नहीं। खोज-शैली की तुलना डेटाबेस में सभी पंजीकृत चित्रों को खोजने के लिए संदर्भित करती है, यह पता लगाने के लिए कि क्या कोई निर्दिष्ट चित्र है।
3. फेस मॉडलिंग और रिट्रीवल
पंजीकृत पोर्ट्रेट डेटा को चेहरे की सुविधाओं को निकालने के लिए मॉडल किया जा सकता है, और डेटाबेस में उत्पन्न फेस टेम्प्लेट (फेस फीचर फ़ाइल) को सहेजा जा सकता है। एक चेहरा खोज (खोज प्रकार) करते समय, निर्दिष्ट चित्र को मॉडल किया जाता है, और फिर मान्यता के लिए डेटाबेस में सभी लोगों के टेम्प्लेट के साथ तुलना की जाती है, और अंत में सबसे समान व्यक्तियों को तुलनात्मक समानता मान सूची के आधार पर सूचीबद्ध किया जाएगा।
4. वास्तविक व्यक्ति पहचान समारोह
सिस्टम पहचान सकता है कि कैमरे के सामने वाला व्यक्ति एक वास्तविक व्यक्ति है या फोटो है। यह उपयोगकर्ताओं को फ़ोटो का उपयोग करने से रोकता है। इस तकनीक को उपयोगकर्ता को चेहरे के भावों के साथ सहयोग करने की आवश्यकता होती है।
5. छवि गुणवत्ता निरीक्षण
छवि की गुणवत्ता सीधे मान्यता प्रभाव को प्रभावित करती है। छवि गुणवत्ता का पता लगाने के फ़ंक्शन की तुलना की जाने वाली तस्वीरों की छवि गुणवत्ता का मूल्यांकन कर सकते हैं, और मान्यता में सहायता के लिए संबंधित सुझाए गए मान दे सकते हैं।
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