चेहरा पहचानने की तकनीक

फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी, विश्लेषण के लिए कंप्यूटर तकनीक के उपयोग और चेहरों को पहचानने की तुलना को संदर्भित करता है।फेस रिकॉग्निशन एक लोकप्रिय कंप्यूटर टेक्नोलॉजी रिसर्च फील्ड है, जिसमें फेस ट्रैकिंग डिटेक्शन, इमेज जूम का ऑटोमैटिक एडजस्टमेंट, नाइट इंफ्रारेड डिटेक्शन, एक्सपोजर इंटेंसिटी का ऑटोमैटिक एडजस्टमेंट और अन्य टेक्नोलॉजी शामिल हैं।

फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी बायोमेट्रिक रिकॉग्निशन तकनीक से संबंधित है, जो व्यक्तियों को जीव की जैविक विशेषताओं से अलग करती है (आमतौर पर व्यक्ति को संदर्भित करता है)।

प्रौद्योगिकी परिचय

फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी व्यक्ति की चेहरे की विशेषताओं, इनपुट फेस इमेज या वीडियो स्ट्रीम पर आधारित है।सबसे पहले, यह निर्धारित करें कि क्या कोई मानवीय चेहरा है।यदि कोई मानवीय चेहरा है, तो इसे आगे प्रत्येक प्रमुख चेहरे के अंग का स्थान, आकार और स्थान की जानकारी कहा जाता है।और इस जानकारी के आधार पर, प्रत्येक चेहरे में निहित पहचान सुविधाओं को और अधिक निकालें, और प्रत्येक चेहरे की पहचान की पहचान करने के लिए इसकी तुलना ज्ञात चेहरों से करें।

चेहरे की पहचान की व्यापक भावना में वास्तव में अंतर्निहित चेहरा पहचान प्रणाली की विभिन्न संबंधित प्रौद्योगिकियां शामिल हैं, जिसमें चेहरा छवि संग्रह, चेहरा स्थिति, चेहरा पहचान रोकथाम, पहचान सत्यापन और पहचान खोज, आदि शामिल हैं;जबकि चेहरा पहचान की संकीर्ण भावना विशेष रूप से गुजरने वाले लोगों को संदर्भित करती है चेहरा सत्यापन या पहचान खोज के लिए प्रौद्योगिकी या प्रणाली।

तकनीकी सिद्धांत

चेहरा पहचानने की तकनीक में तीन भाग होते हैं:
(१) चेहरा पहचानना

फेस डिटेक्शन से तात्पर्य जजिंग से है कि क्या डायनामिक सीन और जटिल बैकग्राउंड में फेस इमेज है और फेस इमेज अलग है।आम तौर पर निम्नलिखित तरीके हैं:

EReference टेम्पलेट विधि

पहले एक या कई मानक फेस टेम्प्लेट डिज़ाइन करें, फिर परीक्षण और मानक टेम्पलेट में एकत्रित नमूने के बीच मिलान की डिग्री की गणना करें, और यह निर्धारित करने के लिए थ्रेशोल्ड का उपयोग करें कि क्या कोई चेहरा है;

AceFace शासन विधि

चूँकि मानव चेहरों में कुछ संरचनात्मक वितरण विशेषताएँ होती हैं, तथाकथित फेस रूल विधि इन विशेषताओं को यह निर्धारित करने के लिए संबंधित नियम उत्पन्न करती है कि परीक्षण नमूना मानव चेहरे का है या नहीं;

Ample नमूना सीखने की विधि

यह पद्धति पैटर्न मान्यता में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की विधि को अपनाती है, अर्थात, क्लासिफायर को फेस इमेज सैंपल सेट और नॉन-फेस इमेज सैम्पल सेट सीखकर उत्पन्न किया जाता है;

Method त्वचा का रंग मॉडल विधि

इस विधि का पता लगाने के लिए रंग अंतरिक्ष में चेहरे की त्वचा के रंग के अपेक्षाकृत केंद्रित वितरण पर आधारित है।

⑤अच्छी तरह से चेहरे की विधि

यह विधि सभी सतह छवि को एक सतही छवि उप-प्रस्थान के रूप में मानती है, और जज करती है कि क्या परीक्षण नमूने के बीच की दूरी और उप-स्थान में इसके प्रक्षेपण के आधार पर सतह की छवि है।

यह ध्यान देने योग्य है कि उपरोक्त पांच विधियों का वास्तविक खोज प्रणालियों में भी बड़े पैमाने पर उपयोग किया जा सकता है।

(२) चेहरा पहचानना

फेस ट्रैकिंग का पता चला चेहरे के डायनामिक टारगेट ट्रैकिंग से है।विशेष रूप से, एक मॉडल-आधारित विधि या गति और मॉडल के संयोजन का उपयोग किया जाता है।इसके अलावा, त्वचा का रंग मॉडल ट्रैकिंग का उपयोग करना भी एक सरल और प्रभावी तरीका है।

(३) चेहरा तुलना

चेहरे की तुलना चेहरे की छवि पुस्तकालय में एक लक्ष्य के लिए खोजे गए चेहरे की पहचान को सत्यापित करने या खोजने के लिए है।यह वास्तव में इसका मतलब है कि नमूना चेहरे की छवियों की तुलना स्टॉक फेस की छवियों के साथ की जाती है, और सबसे अच्छी मिलान वाली वस्तु पाई जाती है।इसलिए, चेहरे की छवि का वर्णन चेहरे की पहचान की विशिष्ट विधि और प्रदर्शन को निर्धारित करता है।दो विवरण विधियां मुख्य रूप से उपयोग की जाती हैं: आइजनवेक्टर और चेहरे की बनावट टेम्पलेट:

① फ़ीचर वेक्टर विधि

विधि पहले चेहरे की विशेषताओं, आकार, स्थिति, दूरी और अन्य विशेषताओं जैसे आंखों की परितारिका, नाक और मुंह के कोनों को निर्धारित करने के लिए है, और फिर उनकी ज्यामितीय विशेषता मात्राओं की गणना करती है, और ये फीचर मात्रा चेहरे की छवि का वर्णन करते हुए एक फीचर वेक्टर बनाती हैं।

②Face पैटर्न टेम्पलेट विधि

लाइब्रेरी में कई मानक फेस इमेज टेम्प्लेट या फेस इमेज ऑर्गन टेम्प्लेट स्टोर करने की विधि है, और तुलना के दौरान, सामान्यीकृत सहसंबंध माप का उपयोग करके लाइब्रेरी में सभी टेम्प्लेट के साथ सैंपल फेस इमेज के सभी पिक्सल का मिलान किया जाता है।इसके अलावा, ऐसी विधियाँ हैं जो स्वतः मान्यता नेटवर्क या विशेषताओं और टेम्पलेट्स को संयोजित करने के लिए पैटर्न मान्यता का उपयोग करती हैं।

फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का मूल अर्थ "आंशिक मानव शरीर सुविधा विश्लेषण" और "ग्राफिक / न्यूरल रिकॉग्निशन एल्गोरिदम" है।यह एल्गोरिथ्म एक ऐसी विधि है जो मानव चेहरे के विभिन्न अंगों और चारित्रिक भागों का उपयोग करती है।उदाहरण के लिए, ज्यामितीय संबंधों के अनुरूप कई डेटा द्वारा गठित पहचान मापदंडों की तुलना डेटाबेस में सभी मूल मापदंडों के साथ की जाती है, न्याय और पुष्टि की जाती है।आम तौर पर, निर्णय का समय 1 सेकंड से कम होता है।

मान्यता प्रक्रिया

आम तौर पर तीन चरणों में विभाजित:

(१) सबसे पहले मानव चेहरे की फेस प्रोफाइल फाइल बनाएं।अर्थात्, कैमरा का उपयोग यूनिट कर्मियों के चेहरों की फेस इमेज फाइलों को इकट्ठा करने या उनकी तस्वीरों को फेस इमेज फाइल बनाने के लिए किया जाता है, और इन फेस इमेज फाइलों को फेसप्रिंट कोड्स में जनरेट किया जाता है और स्टोर किया जाता है।

(२) वर्तमान मानव चेहरे की छवि प्राप्त करें।यही है, प्रवेश करने और बाहर निकलने, या एक फोटो इनपुट लेने के लिए, और वर्तमान चेहरे की छवि फ़ाइल से चेहरे की बनावट कोड उत्पन्न करने के लिए कैमरे का उपयोग करें।

(3) फ़ाइल सूची के साथ तुलना करने के लिए वर्तमान चेहरे की बनावट कोड का उपयोग करें।यह फ़ाइल इन्वेंट्री में चेहरे की बनावट कोड के साथ वर्तमान चेहरे की बनावट कोड की खोज और तुलना करना है।उपरोक्त "फेस टेक्सचर कोडिंग" विधि आवश्यक विशेषताओं और मानव चेहरे की शुरुआत के अनुसार काम करती है।यह चेहरे की बनावट कोडिंग प्रकाश, त्वचा टोन, चेहरे के बाल, केश, चश्मा, भाव और मुद्रा में परिवर्तन का विरोध कर सकती है और इसकी मजबूत विश्वसनीयता है, ताकि यह लाखों लोगों में से किसी व्यक्ति की सही पहचान कर सके।चेहरे की पहचान प्रक्रिया को स्वचालित रूप से, निरंतर और वास्तविक समय में साधारण छवि प्रसंस्करण उपकरण का उपयोग करके पूरा किया जा सकता है।