कैसे डेटा संग्रह चेहरे की पहचान मॉडल विकसित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है

मनुष्य चेहरों को पहचानने में माहिर हैं, लेकिन हम भावों और भावनाओं की व्याख्या भी काफी स्वाभाविक रूप से करते हैं। शोध कहता है कि हम व्यक्तिगत रूप से परिचित चेहरों की पहचान कर सकते हैं 380ms प्रस्तुति के बाद और अपरिचित चेहरों के लिए 460ms। हालाँकि, यह आंतरिक रूप से मानवीय गुण अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटर विज़न में एक प्रतियोगी है। ये अग्रणी प्रौद्योगिकियां ऐसे समाधानों को विकसित करने में मदद कर रही हैं जो मानव चेहरों को पहले से कहीं अधिक सटीक और कुशलता से पहचानते हैं।

इन नवीनतम नवीन और गैर-दखलंदाजी प्रौद्योगिकियों ने जीवन को सरल और रोमांचक बना दिया है। चेहरा पहचान तकनीक तेजी से विकसित होने वाली तकनीक बन गई है। 2020 में, फेशियल रिकग्निशन मार्केट का मूल्य था 3.8 $ अरब, और उसी के 2025 तक आकार में दोगुना होने की उम्मीद है - $8.5 बिलियन से अधिक होने का अनुमान है।

चेहरे की पहचान क्या है?

चेहरे की पहचान तकनीक चेहरे की विशेषताओं को मैप करती है और स्टोर किए गए फेसप्रिंट डेटा के आधार पर किसी व्यक्ति की पहचान करने में मदद करती है। यह बायोमेट्रिक तकनीक लाइव इमेज के साथ स्टोर किए गए फेस प्रिंट की तुलना करने के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है। फेस डिटेक्शन सॉफ्टवेयर एक मैच खोजने के लिए कैप्चर की गई छवियों की तुलना छवियों के डेटाबेस से करता है।

हवाई अड्डों में सुरक्षा बढ़ाने के लिए कई अनुप्रयोगों में चेहरे की पहचान का उपयोग किया गया है, अपराधियों, फोरेंसिक विश्लेषण और अन्य निगरानी प्रणालियों का पता लगाने में कानून प्रवर्तन एजेंसियों की मदद करता है.

चेहरे की पहचान कैसे काम करती है?

चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर से शुरू होता है चेहरे की पहचान डेटा संग्रह और कंप्यूटर विजन का उपयोग करके इमेज प्रोसेसिंग। छवियों को उच्च स्तर की डिजिटल स्क्रीनिंग से गुजरना पड़ता है ताकि कंप्यूटर मानव चेहरे, चित्र, मूर्ति या यहां तक ​​कि पोस्टर के बीच अंतर कर सके। मशीन लर्निंग का उपयोग करके डेटासेट में पैटर्न और समानता की पहचान की जाती है। एमएल एल्गोरिथ्म किसी भी छवि में चेहरे की विशेषता पैटर्न को पहचानकर चेहरे की पहचान करता है:

• चेहरे की ऊंचाई से चौड़ाई का अनुपात
• चेहरे का रंग
• प्रत्येक सुविधा की चौड़ाई - आंखें, नाक, मुंह, और बहुत कुछ।
• विशिष्ट सुविधाएं

जैसे अलग-अलग चेहरों की विशेषताएं अलग-अलग होती हैं, वैसे ही चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ्टवेयर की भी अलग-अलग विशेषताएं होती हैं। हालाँकि, सामान्य तौर पर, कोई भी चेहरे की पहचान निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग करके काम करती है:

1. चेहरे का पता लगाना

   चेहरे की प्रौद्योगिकी प्रणालियां भीड़ में या व्यक्तिगत रूप से चेहरे की छवि को पहचानती और पहचानती हैं। तकनीकी प्रगति ने सॉफ्टवेयर के लिए चेहरे की छवियों का पता लगाना आसान बना दिया है, भले ही पोस्चर में थोड़ी भिन्नता हो - कैमरे का सामना करना या उससे दूर देखना।

2. चेहरे का विश्लेषण

   अगला कैप्चर की गई छवि का विश्लेषण है। ए चेहरा पहचान प्रणाली चेहरे की अनूठी विशेषताओं जैसे आंखों के बीच की दूरी, नाक की लंबाई, मुंह और नाक के बीच की जगह, माथे की चौड़ाई, भौंहों के आकार और अन्य बायोमेट्रिक विशेषताओं की सही पहचान करने के लिए उपयोग किया जाता है।

   एक मानव चेहरे की विशिष्ट और पहचानने योग्य विशेषताओं को नोडल बिंदु कहा जाता है, और प्रत्येक मानव चेहरे में लगभग 80 नोडल बिंदु होते हैं। चेहरे की मैपिंग करके, ज्योमेट्री और फोटोमेट्री को पहचानकर, इसका उपयोग करके चेहरों का विश्लेषण और पहचान करना संभव है मान्यता डेटाबेस सही रूप में।

3. छवि रूपांतरण

   चेहरे की छवि लेने के बाद, एनालॉग जानकारी को व्यक्ति की बायोमेट्रिक्स विशेषताओं के आधार पर डिजिटल डेटा में परिवर्तित किया जाता है। तब से यंत्र अधिगम एल्गोरिदम केवल संख्याओं को पहचानते हैं, चेहरे के नक्शे को गणितीय सूत्र में परिवर्तित करना प्रासंगिक हो जाता है। चेहरे का यह संख्यात्मक प्रतिनिधित्व, जिसे फेसप्रिंट के रूप में भी जाना जाता है, की तुलना चेहरों के डेटाबेस से की जाती है।

4. एक मैच ढूँढना

   अंतिम चरण आपके चेहरे के प्रिंट की तुलना ज्ञात चेहरों के कई डेटाबेस से कर रहा है। प्रौद्योगिकी डेटाबेस में मौजूद सुविधाओं के साथ आपकी सुविधाओं का मिलान करने का प्रयास करती है।