چہروں اور تصاویر کے مابین پہچاننے والی حاضری کا سامنا کیسے ہوتا ہے؟

چہرے کی پہچان کے وقت میں حاضری کی ٹکنالوجی ایک ایسا آلہ ہے جو مشین کیمرے کے ذریعے تصاویر حاصل کرتی ہے اور انسانی شناخت کرتی ہے۔ یہ ٹکنالوجی بنیادی طور پر شناخت کی پہچان میں استعمال ہوتی ہے ، جیسے فنانس ، موبائل فون کے تالے ، رسائی کنٹرول اور خریداری میں چہرے کی ادائیگی وغیرہ۔ اصل شخص کی شناخت کا فنکشن قدرتی طور پر اس آلے کا چہرہ ہوتا ہے۔ اگر یہ کوئی تصویر ہے ، کیوں کہ ہوائی جہاز کے نقطہ نظر سے انسانی چہرے کی طرح ہی ہے ، تو اصلی چہرے کو تصویر کے ساتھ تبدیل کرنے کے دھوکہ دہی کے مسئلے سے کیسے بچیں۔

پہچان کے دوران ، صارف کو صرف ایکشن کے ساتھ تعاون کے لئے چہرے کے تاثرات کرنے کی ضرورت ہوتی ہے ، جیسے مرمت ، ایک مخصوص اظہار کی گرفت میں ، کیوں کہ تصویر میں اس طرح کے مخصوص عمل کو حاصل کرنا مشکل ہے ، اور اس طرح تصویر کی دھوکہ دہی سے بچ سکتا ہے ، اہلکاروں کے اعتراف کے مطابق چہرے کی پہچان میں حاضری کی تحقیق کے مطابق ، پلک جھپکنے کا پتہ لگانا ایک بہت ہی قابل اعتماد طریقہ ہے۔
چہرے کی پہچان اور حاضری کے نظام میں غلطی کی شرح کو کم کرنے کے ل the ، نظام موجودہ فوٹو گرافی میں استعمال ہونے والے چہرے کا پتہ لگانے والے الگورتھم پر گہرائی سے متعلق معلومات کا اطلاق کرتا ہے ، اور چہرے کی کھڑکی کے گہرائی کوآرڈینیٹ کے مطابق چہرے کی کھڑکی کے سائز کو ذہانت سے ترازو کرتا ہے ، کہ ہے ، چہرہ کیمرہ سے دور ہے ، اس کے آس پاس کیپچر فریم چھوٹا ہے۔
یہ طریقہ منظر پر روشنی کی تابکاری کا نقشہ پیش کرنے کے لئے خصوصی اورکت کی کرنوں کا استعمال کرتا ہے ، جسے پھر گہرائی کے نقشے میں تبدیل کردیا جاتا ہے ، اور جب یہ نظام زیادہ تر چہروں کی نشاندہی کرسکتا ہے ، اس میں انفرادی چہروں کے مابین اختلافات کی نشاندہی کرنے کی صلاحیت کا فقدان ہے ، لہذا یہ بایومیٹرکس نہیں ہے۔ اپنے آپ میں حل کے بجائے ، یہ وسیع پیمانے پر توثیق کے نظام میں ایک اہم لائن آف دی سیٹ قدم بن سکتا ہے۔
ڈیجیٹل ویڈیو اسٹریمز میں چہروں کا پتہ لگانے کے لئے گہرائی سے متعلق معلومات کا استعمال ، کسی منظر میں ، اگر متعدد افراد موجود ہیں تو ، چہرہ عینک سے مختلف لوگوں کے فاصلے کے مطابق ناکام ہوسکتا ہے۔ عمومی چہرے کی پہچان کی حاضری میں دراصل چہرے کی پہچان کی حاضری کی تعمیر میں نظام کی متعلقہ ٹیکنالوجیز کا ایک سلسلہ شامل ہے ، جس میں چہرے کی تصویری حصول ، چہرے کی پوزیشننگ ، چہرے کی پہچان کی حاضری پری پروسیسنگ ، شناخت کی تصدیق اور شناخت کی تلاش وغیرہ شامل ہیں ، اور ایک میں چہرہ پہچاننے کی حاضری شامل ہے۔ تنگ احساس سے مراد چہروں کی ٹیکنالوجی یا نظام کے ذریعہ شناخت کی تصدیق یا شناخت کی تلاش ہے۔
کچھ شناخت کی توثیق کے منظرناموں میں اشیاء کی حقیقی جسمانی خصوصیات کا تعین کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ جکڑی کا پتہ لگانے کو بنیادی طور پر دو اقسام میں تقسیم کیا گیا ہے ، کوآپریٹو بائونسی کا پتہ لگانے اور غیر کوآپریٹو لیسسی کی پہچان۔
1. کوآپریٹو جیوژن کا پتہ لگانا: چہرے کا پتہ لگانے کا نظام کچھ بے ترتیب کمانڈ کی کارروائیوں کو بھیجتا ہے ، جیسے پلک جھپکنا ، سر پھیرنا اور منہ کھولنا۔
2. غیر کوآپریٹو جیوژن کا پتہ لگانا: اورکت کیمرا بہتر پتہ لگانے کے لئے تصاویر اکٹھا کرتا ہے ، اور اس عمل کو کسی بھی مخصوص اقدامات کے ساتھ تعاون کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
یہاں میں اورکت کیمروں اور عام کیمروں کے مابین فرق کے بارے میں بات کروں گا۔ عام کیمروں کے مقابلے میں ، اورکت کیمروں اور عام کیمروں کے درمیان سب سے بڑا فرق روشنی کے منبع میں فرق ہے۔ سب سے پہلے ، کیمروں کی امیجنگ کے ل light ، روشنی کو اشیاء پر غیر منقولہ کیا جاتا ہے ، پھیلاؤ بکھرنے والا ہوتا ہے ، اور روشنی کے پیچھے کی عکاسی لینس کے ذریعہ امیج سینسر کی سطح پر توجہ مرکوز کرنے کے لئے موصول ہوگی ، اور پھر اسے بجلی کے سگنل میں تبدیل کیا جائے گا۔ ، (A/D) ینالاگ سے ڈیجیٹل تبادلوں کے بعد ، ڈیجیٹل امیج سگنل میں تبدیل ، اور پھر پروسیسنگ کے لئے ڈیجیٹل سگنل پروسیسنگ چپ میں بھیج دیا گیا ، اور آخر کار USB کے ذریعے انٹرفیس سسٹم میں منتقل ہوجاتا ہے اور آخر کار اس پر ظاہر ہوتا ہے مانیٹر
عام کیمروں کے مقابلے میں ، اورکت کیمروں اور عام کیمروں کے درمیان سب سے بڑا فرق روشنی کا منبع ہے۔ عام کیمروں کا روشنی کا ذریعہ نظر آنے والی روشنی سے آتا ہے ، یعنی سورج کی روشنی۔ بلٹ میں اورکت چراغ اورکت کی کرنوں کا اخراج کرتا ہے ، جو اس چیز پر شعاعی طور پر پیدا ہونے کے بعد کیمرہ کے ذریعہ پھیلاؤ اور موصول ہوتے ہیں۔
1. امیجنگ اصول
ہم جانتے ہیں کہ چاہے یہ نظر آنے والی روشنی ہو یا اورکت روشنی ، بنیادی جوہر برقی مقناطیسی لہریں ہیں۔ جو شبیہہ ہم آخر کار دیکھتے ہیں وہ مادی سطح کی عکاس خصوصیات سے متعلق ہے۔ حقیقی انسانی چہروں اور کاغذ ، اسکرینیں ، تین جہتی ماسک اور دیگر حملہ آور میڈیا عکاسی کی خصوصیات سب مختلف ہیں ، لہذا امیجنگ بھی مختلف ہے ، اور یہ فرق اورکت لہر کی عکاسی میں زیادہ واضح ہوگا۔ مثال کے طور پر ، اسکرین کی اورکت امیجنگ تصویر میں ، سفید پھولوں کا صرف ایک ٹکڑا ہے ، یہاں تک کہ انسانی چہرہ بھی نہیں۔ ، تاکہ غلط فہمی سے بچ سکے۔
2. بلٹ ان الگورتھم
آپٹیکل بہاؤ کے طریقہ کار کے مطابق ، تصویری ترتیب میں پکسل کی شدت کے اعداد و شمار کی وقتی تغیر اور ارتباط کا استعمال متعلقہ پکسل پوزیشنوں کی نقل و حرکت کا تعین کرنے کے لئے کیا جاتا ہے ، اور ہر پکسل پوائنٹ کی چلتی معلومات امیج کی ترتیب سے حاصل کی جاتی ہے ، گاوسین کا استعمال کرتے ہوئے ، فرق فلٹر ، ایل بی پی کی خصوصیات اور معاون ویکٹر ایک ہی وقت میں ، آپٹیکل فلو فیلڈ اشیاء کی نقل و حرکت کے لئے حساس ہے ، اور آپٹیکل فلو فیلڈ کو یکساں طور پر آنکھوں کی نقل و حرکت اور پلک جھپکنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ یہ براہ راست پتہ لگانے کا طریقہ صارف کے تعاون کے بغیر اندھے کا پتہ لگانے کا حصول کرسکتا ہے۔
فیصلہ کرنے کے دیگر طریقوں میں 3D چہرے کا پتہ لگانا شامل ہے ، جو چہرے کو گولی مارنے کے لئے تھری ڈی کیمرا استعمال کرتا ہے ، کیمرے کے ذریعہ حاصل کردہ ڈیٹا کو مربوط کرتا ہے ، چہرے کی ترکیب کرتا ہے ، اس کا تجزیہ کرتا ہے ، اور آخر کار فیصلہ کرتا ہے کہ آیا یہ اصلی چہرہ ہے یا تصویر۔