ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವರು ಪ್ರವೀಣರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ನಾವು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಒಳಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಪರಿಚಿತ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸಂಶೋಧನೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ 380ms ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ನಂತರ ಮತ್ತು ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ಮುಖಗಳಿಗೆ 460ms. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಮಾನವ ಗುಣವು ಈಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಪ್ರವರ್ತಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮಾನವ ಮುಖಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
ಈ ಇತ್ತೀಚಿನ ನವೀನ ಮತ್ತು ಒಳನುಗ್ಗಿಸದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಜೀವನವನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ಉತ್ತೇಜಕವಾಗಿಸಿದೆ. ಫೇಸ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಬೆಳೆದಿದೆ. 2020 ರಲ್ಲಿ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ $ 3.8 ಶತಕೋಟಿ, ಮತ್ತು ಅದೇ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ 2025 ರ ವೇಳೆಗೆ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳ್ಳಲಿದೆ - $8.5 ಶತಕೋಟಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಫೇಸ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಫೇಸ್ ಪ್ರಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಲೈವ್ ಇಮೇಜ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಫೇಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸಹ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಚಿತ್ರಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಮಾನ ನಿಲ್ದಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಅಪರಾಧಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಾನೂನು ಜಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ ಇದರಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾನವ ಮುಖ, ಚಿತ್ರ, ಪ್ರತಿಮೆ ಅಥವಾ ಪೋಸ್ಟರ್ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಾವುದೇ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಮುಖವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ:
- ಮುಖದ ಅಗಲದ ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ ಎತ್ತರ
- ಮುಖದ ಬಣ್ಣ
- ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಅಗಲ - ಕಣ್ಣುಗಳು, ಮೂಗು, ಬಾಯಿ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು.
- ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳು
ವಿಭಿನ್ನ ಮುಖಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸಹ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:
ಮುಖ ಪತ್ತೆ
ಮುಖದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿಸಿದೆ - ಭಂಗಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದ್ದರೂ - ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅದರಿಂದ ದೂರ ನೋಡುವುದು.
ಮುಖದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಮಾನವ ಮುಖದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೋಡಲ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಾನವ ಮುಖವು ಸುಮಾರು 80 ನೋಡಲ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮುಖವನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಜ್ಯಾಮಿತಿ ಮತ್ತು ಫೋಟೊಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮುಖಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿಖರವಾಗಿ.
ಚಿತ್ರ ಪರಿವರ್ತನೆ
ಮುಖದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿದ ನಂತರ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನಲಾಗ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೇಟಾ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದಿನಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ, ಮುಖದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಗಣಿತದ ಸೂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮುಖದ ಈ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಫೇಸ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ನಂತರ ಮುಖಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪಂದ್ಯವನ್ನು ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ತಿಳಿದಿರುವ ಮುಖಗಳ ಹಲವಾರು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಮುಖದ ಮುದ್ರಣವನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಅಂತಿಮ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ವಿಳಾಸದೊಂದಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
ಇಂದು, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಗಮನಕ್ಕೆ ಬರುವುದಿಲ್ಲ. ಜೀವನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಸೇರಿಸಲು, ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ.
- ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಕಿಮ್ಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಕ್ಕಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಅಪರೂಪದ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವೈದ್ಯರು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅದಕ್ಕೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ Face2Gene ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಇದು ಮಗುವಿಗೆ ನೂನನ್ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ ಅಥವಾ ಏಂಜೆಲ್ಮನ್ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ತಿಳಿದಿರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ರೋಗಿಯ ರಚನೆಯನ್ನು ಮುಖಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಹೋಟೆಲ್ಗಳು: ಕೆಲವು ಹೋಟೆಲ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಚೆಕ್-ಇನ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಿವೆ. ಚೀನಾದಲ್ಲಿ, ದಿ ಮ್ಯಾರಿಯಟ್ ಹೋಟೆಲ್ ಅತಿಥಿಗಳು ಲಾಬಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ತ್ವರಿತ ಮುಖದ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಾಗಿ ಕಿಯೋಸ್ಕ್, ಮುಂಭಾಗದ ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ಉದ್ದವಾದ ಗೆರೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಆಹ್ಲಾದಕರವಾದ ಸಂಬಂಧವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ: ಇದು ದೃಷ್ಟಿಹೀನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅವರಿಗೆ ಪಾಸ್‌ವರ್ಡ್‌ಗಳು, ಪಿನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಇನ್ನಾವುದೇ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಅವರು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು, ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ತರಗತಿ ಕೊಠಡಿಗಳು: ಭದ್ರತಾ ಅಂಶದ ಹೊರತಾಗಿ, ರಸ್ತೆ ಶಾಲೆಗಳು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸಿಸ್ಟಂಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸಬಹುದು, ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ತಮ್ಮ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ಈವೆಂಟ್ ಭದ್ರತೆ: ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಜನಸಂದಣಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಕಚೇರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡಾ ಆಟಗಳಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಟಿಕೆಟ್ ಹೊಂದಿರುವವರನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲು ಕ್ರೀಡಾಂಗಣದ ಗೇಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ನಿಯೋಜನೆಯು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
- ಕಾರುಗಳು: ಉತ್ತಮ ಚಾಲನಾ ಅನುಭವಕ್ಕಾಗಿ ವಾಹನ ತಯಾರಕರು ಈಗ ತಮ್ಮ ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಕೆಲವು ವಾಹನಗಳು ಚಾಲಕನ ಮುಖವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಆಸನ ಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕನ್ನಡಿಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಪ್ಲೇ ಮಾಡಬಹುದು.
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: AI ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದರೇನು? ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳು]
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಾಧಕಗಳೇನು
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಸಾಧಕಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಹೆಚ್ಚಿದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸುರಕ್ಷತೆ: ಕಾಣೆಯಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೇಕಾಗಿರುವ ಅಪರಾಧಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪೊಲೀಸ್ ಇಲಾಖೆಗಳು ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೊಲೀಸ್ ಇಲಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಳೆದುಹೋದ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಭಾರತವು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅವರ ಕುಟುಂಬಗಳಿಗೆ ಹಿಂದಿರುಗಿಸಿದೆ ಕಾಣೆಯಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವರ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ.
- ಸುರಕ್ಷಿತ ವಹಿವಾಟುಗಳು: ಅನೇಕ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಪಾವತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸಲು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಲಿಪೇ, ಚೀನಾದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಮುಖವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಾವತಿಯನ್ನು ಅಧಿಕೃತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ವಂಚನೆಯ ಘಟನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಗದು ರಹಿತ ಪಾವತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಕೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಉತ್ತಮ ಆರೋಗ್ಯ: ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ರೋಗಿಗಳ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ನೋಂದಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ದೈಹಿಕ ನೋವು ಅಥವಾ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವೈದ್ಯರು ಉತ್ತಮ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಭದ್ರತೆ: ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ. ಆಪಲ್‌ನ ಫೇಸ್ ಐಡಿ ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ವ್ಯಾಲೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾನ್ಸ್
ಇದು ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ಇದು ನೈತಿಕ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ:
- ತಪ್ಪು ಆರೋಪ: ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಪ್ಪು ಆರೋಪಗಳನ್ನು ತರಬಹುದು. ರಾಂಡಾಲ್ ರೀಡ್ ಅವರ ಉದಾಹರಣೆ2022 ರಲ್ಲಿ ಲೂಯಿಸಿಯಾನದಲ್ಲಿ ಅಪರಾಧಕ್ಕಾಗಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮೂಲಕ ಡಿಎನ್‌ಎಯೊಂದಿಗೆ ತಪ್ಪಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಂಧಿಸಲಾಯಿತು, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಅವನು ಎಂದಿಗೂ ಕಾಲಿಡದ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ.
- ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮತ್ತು ಲಿಂಗ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಹಿಳೆಯರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ನಿಖರವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ US ಸರ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ವಿವರವಾದ ವರದಿಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ ಬಂದವರನ್ನು ಅವರು ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತಿರುವುದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ತಪ್ಪು ಬಂಧನಗಳು ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿ ತಾರತಮ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಆಕ್ರಮಣ: ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸ್ಥಳವು ಈಗ ನೈತಿಕ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದೆ. ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ, ಕೆಲವು ಚಿಲ್ಲರೆ ಅಂಗಡಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕಳವಳಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮಾಹಿತಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ದುರ್ಬಲತೆ: ಮುಖದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಯು ಒಬ್ಬನನ್ನು ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗೆ ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ; ಹ್ಯಾಕರ್‌ಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಭೇದಿಸಿರುವುದರಿಂದ, ಕೇವಲ ಎರಡು ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಹ್ಯಾಟ್ ಹ್ಯಾಕರ್‌ಗಳು ಅದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದರು ಆಪಲ್‌ನ ಫೇಸ್ ಐಡಿ ಹ್ಯಾಕ್ ಆಗಿರಬಹುದು.
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ಗಾಗಿ 27 ಉಚಿತ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು]
ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
- ಅಮೆಜಾನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: ಅಮೆಜಾನ್ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಫೇಶಿಯಲ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್, ಪ್ರಕರಣದ ದೇಹದೊಳಗೆ ಜನರನ್ನು ಮೂಲಗೊಳಿಸಲು ವೀಡಿಯೊ ತುಣುಕಿನ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾನೂನು ಜಾರಿ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾಗರಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಫೆಡರಲ್ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಲು ಕಾಯುತ್ತಿರುವಾಗ 2020 ರ ವೇಳೆಗೆ ಪೊಲೀಸರು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಪನಿ ಘೋಷಿಸಿತು.
- ಆಪಲ್ ಫೇಸ್ ಐಡಿ: ಆಪಲ್ ತನ್ನ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು, ಅವರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಲಾಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಖರೀದಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ; ಗ್ರಾಹಕ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನುಕೂಲತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾನದಂಡ.
- ಫೇಸ್ಬುಕ್ (ಮೆಟಾ): 2010 ರಲ್ಲಿ, ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಸ್ನೇಹಿತರನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿಯೇ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದಾರೆ.
- Google ಫೋಟೋಗಳು: ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು Google ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮುಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸ್ನ್ಯಾಪ್ಚಾಟ್: ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಪ್ರವರ್ತಕ, Snapchat ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಅದರ ಜನಪ್ರಿಯ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನಿಖರವಾಗಿದೆಯೇ?
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹಿಟ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ನೈಜ-ಜೀವನದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಪಕ್ಷಪಾತದ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಚಾಲಕಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ:
- ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ತೆಗೆದ ಉಲ್ಲೇಖ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಮುಖಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಹುತೇಕ 99.97% ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ವಯಸ್ಸಾದವರು: ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ ನಿಖರತೆ ನರಳುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವರ್ಷಗಳ ಅಂತರದೊಂದಿಗೆ ತೆಗೆದ ಫೋಟೋಗಳೊಂದಿಗೆ.
- ಜನಸಂಖ್ಯಾ ವಿರೂಪಗಳು: ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹಗುರವಾದ ಚರ್ಮ ಮತ್ತು ಪುರುಷ ಲಿಂಗಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಹಿಳೆಯರು ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದ ಜನರಿಗೆ ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶಗಳು: ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸುರಕ್ಷಿತವೇ?
ವಿಶಿಷ್ಟ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಹುಶಃ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮೋಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಗುರುತಿಸುವ ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಲೈವ್‌ನೆಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಲೈವ್ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಫೋಟೋಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಂಚನೆಯ ದಾಳಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರತಿಕ್ರಮವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೂ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದುರುಪಯೋಗದ ಬಗ್ಗೆ ಕಳವಳಗಳಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಾಮೂಹಿಕ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಇದು ನೈತಿಕ ಪರಿಧಿಯೊಳಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಿಯಂತ್ರಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ
ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯು ಅದರ ಗರಿಷ್ಠ ದಕ್ಷತೆಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು, ನೀವು ಅದನ್ನು ವಿವಿಧ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕು.
ಮುಖದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ರತಿ ಮುಖವನ್ನು ಓದುವಲ್ಲಿ, ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರವೀಣವಾಗಿರಬೇಕು. ಇದಲ್ಲದೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದಾಗ, ಅವರ ಮುಖದ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು ಇದರಿಂದ ಅದು ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಪಂಚದ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳಿಂದ ಹಲವಾರು ಜನರ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಮುಖಗಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಒಂದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಬಹು ಕೋನಗಳು, ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಮುಖಭಾವಗಳಿಂದ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಈ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ, ಅದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ತಂಡವು ನಂತರ ತ್ವರಿತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಈ ಫೋಟೋಗಳ ಮೂಲಕ ಶೋಧಿಸಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಜನರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಈ ವಿಧಾನವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮುಖದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಇಲ್ಲದೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಒಪ್ಪುವುದಿಲ್ಲವೇ?
ಮುಖದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಯಾವುದೇ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮೂಗಿನ ಉದ್ದ, ಹಣೆಯ ಅಗಲ, ಬಾಯಿಯ ಆಕಾರ, ಕಿವಿ, ಮುಖ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಅಮೂಲ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವರ ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪಿನ ನಡುವೆ ಮುಖವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ನೀವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಶೈಪ್ ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಹೊಂದುವಂತೆ ಮುಖದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ.
ನಮ್ಮ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ವಿಧಾನಗಳು, ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು, ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಲು ಇಂದು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ.
