ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਅਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?

ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣਨ ਸਮੇਂ ਦੀ ਹਾਜ਼ਰੀ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਇਕ ਉਪਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਕੈਮਰੇ ਰਾਹੀਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪਛਾਣ ਕਰਵਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਤੇ ਪਛਾਣ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿੱਤ, ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਲਾਕਜ਼, ਐਕਸੈਸ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਅਦਾਇਗੀ ਆਦਿ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਹੈ. ਅਸਲ ਵਿਅਕਤੀ ਪਛਾਣ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਦਾ ਚਿਹਰਾ ਹੈ. ਜੇ ਇਹ ਇਕ ਫੋਟੋ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਕ ਜਹਾਜ਼ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰੇ ਵਾਂਗ ਹੀ ਹੈ, ਇਕ ਫੋਟੋ ਨਾਲ ਅਸਲ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣ ਦੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਾਈ.

ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਐਕਸ਼ਨ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਵਿਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁਰੰਮਤ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੀਕਰਨ GRIMAE, ਅਤੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਫੋਟੋ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਨਿਵਾਸ ਦੇ ਇਕਬਾਲੀਆ ਬਿਆਨ ਅਨੁਸਾਰ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਹਾਜ਼ਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਨੁਸਾਰ ਖੋਜ ਖੋਜ ਇਕ ਬਹੁਤ ਭਰੋਸੇਮੰਦ method ੰਗ ਹੈ.
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਹਾਜ਼ਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਮੌਜੂਦਾ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਅਕਾਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਫੇਰ ਚਿਹਰਾ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਹੈ, ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਆਨੰਦ ਦੇ ਫਰੇਮ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਹਲਕੇ ਰੇਡੀਜ਼ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕਿਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲੇ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਵਿਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਚਿਹਰਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਹੀਂ ਹੈ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਚ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿਚ ਇਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਲਾਈਨ-ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਕਦਮ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਡਿਜੀਟਲ ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ, ਜੇ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਹਨ, ਤਾਂ ਚਿਹਰਾ ਲੈਂਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਦੂਰੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਵਾਲੀ ਹਾਜ਼ਰੀ ਵਿਚ ਅਸਲ ਵਿਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਹਾਜ਼ਰੀ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਖੋਜ, ਆਦਿ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਦੀ ਹਾਜ਼ਰੀ, ਆਦਿ. ਤੰਗ ਅਰਥਾਂ ਦਾ ਚਿਹਰਿਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਜਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਜਾਂ ਪਛਾਣ ਖੋਜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਜੀਵਣ ਦੀ ਖੋਜ ਕੁਝ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਤਸਦੀਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਅਸਲ ਸਰੀਰਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ. ਜੀਵਿਤਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਤੇ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ, ਸਹਿਕਾਰੀ ਜੀਵਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਹਿਕਾਰੀ ਜੀਵਣ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
1. ਸਹਿਕਾਰੀ ਜੀਵਣ ਦੀ ਖੋਜ: ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕੁਝ ਬੇਤਰਤੀਬ ਕਮਾਂਡ ਦੀਆਂ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਭੇਜਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰ ਨੂੰ ਮੋੜਨਾ ਅਤੇ ਮੂੰਹ ਖੋਲ੍ਹਣਾ.
2. ਗੈਰ-ਸਹਿਯੋਗੀ ਜੀਵਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ: ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕੈਮਰਾ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਖੋਜ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ.
ਇੱਥੇ ਮੈਂ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗਾ. ਸਧਾਰਣ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਿਆਂ, ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਹਲਕਾ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਇਮੇਜਿੰਗ ਲਈ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਸਤੂਆਂ 'ਤੇ ਬਦਨਾਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਫੈਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਕੈਟਰਿੰਗ ਚਿੱਤਰ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਸਤਹ' ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੀਜ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਕ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਸਿਗਨਲ ਵਿਚ ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗੀ , (ਏ / ਡੀ) ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਐਨਾਲਾਗ-ਟੂ-ਡਿਜੀਟਲ ਰੂਪਾਂਤਰ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ 'ਤੇ USB ਦੁਆਰਾ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮਾਨੀਟਰ.
ਸਧਾਰਣ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਿਆਂ, ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੋਤ ਹੈ. ਆਮ ਕੈਮਰੇ ਦਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਸਰੋਤ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ, ਧੁੱਪ. ਬਿਲਟ-ਇਨ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਲੈਂਪ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕਿਰਨਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱ .ਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਕਾਈ ਤੇ ਇਰਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੈਮਰੇ ਦੁਆਰਾ ਫੈਲੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
1. ਇਮੇਜਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤ
ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਦਿਖਾਈ ਭਰਨਾ ਚਾਨਣ ਜਾਂ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਲਾਈਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੁੱ issionsions ਲੇ ਤੱਤ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਤਰੰਗਾਂ ਵਾਲਾ ਹੈ. ਚਿੱਤਰ ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਖੀਏ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਤਹ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ. ਅਸਲ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰੇ, ਸਕਰੀਨ, ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਮਾਸਕ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਟੈਚਮੈਂਟ ਮਾਸ ਮੀਡੀਆ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਫਰਕ ਇਨਫਰੈੱਡ ਵੇਵ ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਵੇਗਾ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੀ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਇਮੇਜਿੰਗ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ, ਚਿੱਟੇ ਫੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਵੀ ਨਹੀਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰਾ ਵੀ ਨਹੀਂ. , ਤਾਂ ਜੋ ਬਦਸਲੂਕੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ.
2. ਬਿਲਟ-ਇਨ ਐਲਗੋਰਿਥਮ
ਆਪਸੀ ਪਿਕਸਲ ਅਹੁਦਿਆਂ ਦੇ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਵਹਾਅ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਅਸਥਾਈ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਪਿਕਸਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਪਿਕਸਲ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੌਸੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਿੱਤਰ ਤਰਤੀਬ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਫਰਕ ਫਿਲਟਰ, ਉਸੇ ਸਮੇਂ LBP ਦੇ ਗੁਣ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਲਹਿਰ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਝਪਕਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਲਾਈਵ ਖੋਜ ਵਿਧੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅੰਨ੍ਹੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਹੋਰ ਨਿਰਣਾਇਕ methods ੰਗਾਂ ਵਿੱਚ 3 ਡੀ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਸ਼ੂਟ ਕਰਨ ਲਈ 3 ਡੀ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਜੱਜਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਚਿਹਰਾ ਜਾਂ ਫੋਟੋ ਹੈ.