फेस डिटेक्शन: Difference between revisions
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== परिभाषा और संबंधित एल्गोरिदम == | == परिभाषा और संबंधित एल्गोरिदम == | ||
चेहरे का पहचान को [[ऑब्जेक्ट-क्लास डिटेक्शन]] का एक विशिष्ट | चेहरे का पहचान को [[ऑब्जेक्ट-क्लास डिटेक्शन|वस्तु-वर्ग अनुसन्धान]] का एक विशिष्ट विषय माना जा सकता है। वस्तु-वर्ग अनुसन्धान में, कार्य किसी दिए गए वर्ग से संबंधित इमेज में सभी वस्तु के स्थान और आकार को ढूंढना है। उदाहरणों में ऊपरी धड़, पैदल यात्री और कार सम्मिलित हैं। चेहरे का पहचान केवल दो प्रश्नों का उत्तर देता है, 1. क्या एकत्रित इमेज या वीडियो में कोई मानवीय चेहरे हैं? 2. चेहरा कहाँ स्थित होता है? | ||
चेहरे का पहचान केवल दो प्रश्नों का उत्तर देता है, 1. क्या एकत्रित | |||
फेस-डिटेक्शन एल्गोरिदम सामने वाले मानव चेहरों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह इमेज डिटेक्शन के अनुरूप है जिसमें किसी व्यक्ति की छवि को थोड़ा-थोड़ा करके मिलान किया जाता है। छवि डेटाबेस में छवि स्टोर के साथ मेल खाती है। डेटाबेस में चेहरे की कोई भी विशेषता परिवर्तन मिलान प्रक्रिया को अमान्य कर देगी।<ref name="a">{{cite journal |last1=Sheu |first1=Jia-Shing |last2=Hsieh |first2=Tsu-Shien |last3=Shou |first3=Ho-Nien |title=त्रिकोणीय ज्यामितीय विरूपण का उपयोग करके चेहरे की अभिव्यक्ति का स्वत: निर्माण|journal=Journal of Applied Research and Technology |date=1 December 2014 |volume=12 |issue=6 |pages=1115–1130 |doi=10.1016/S1665-6423(14)71671-2 |language=en |issn=2448-6736|doi-access=free }}</ref> | फेस-डिटेक्शन एल्गोरिदम सामने वाले मानव चेहरों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह इमेज डिटेक्शन के अनुरूप है जिसमें किसी व्यक्ति की छवि को थोड़ा-थोड़ा करके मिलान किया जाता है। छवि डेटाबेस में छवि स्टोर के साथ मेल खाती है। डेटाबेस में चेहरे की कोई भी विशेषता परिवर्तन मिलान प्रक्रिया को अमान्य कर देगी।<ref name="a">{{cite journal |last1=Sheu |first1=Jia-Shing |last2=Hsieh |first2=Tsu-Shien |last3=Shou |first3=Ho-Nien |title=त्रिकोणीय ज्यामितीय विरूपण का उपयोग करके चेहरे की अभिव्यक्ति का स्वत: निर्माण|journal=Journal of Applied Research and Technology |date=1 December 2014 |volume=12 |issue=6 |pages=1115–1130 |doi=10.1016/S1665-6423(14)71671-2 |language=en |issn=2448-6736|doi-access=free }}</ref> | ||
[[जेनेटिक एल्गोरिद्म]] और [[खुद का चेहरा]]|ईजेन-फेस पर आधारित एक विश्वसनीय फेस-डिटेक्शन दृष्टिकोण<ref>{{Cite journal |doi = 10.1109/5.628712|title = Face recognition: Eigenface, elastic matching, and neural nets|journal = Proceedings of the IEEE|volume = 85|issue = 9|pages = 1423–1435|year = 1997|last1 = Jun Zhang|last2 = Yong Yan|last3 = Lades|first3 = M.}}</ref> तकनीक: | [[जेनेटिक एल्गोरिद्म]] और [[खुद का चेहरा]]|ईजेन-फेस पर आधारित एक विश्वसनीय फेस-डिटेक्शन दृष्टिकोण<ref>{{Cite journal |doi = 10.1109/5.628712|title = Face recognition: Eigenface, elastic matching, and neural nets|journal = Proceedings of the IEEE|volume = 85|issue = 9|pages = 1423–1435|year = 1997|last1 = Jun Zhang|last2 = Yong Yan|last3 = Lades|first3 = M.}}</ref> तकनीक: | ||
सबसे पहले, ग्रे-लेवल इमेज में सभी घाटी क्षेत्रों का परीक्षण करके संभावित मानव नेत्र क्षेत्रों का पता लगाया जाता है। फिर जेनेटिक एल्गोरिथम का उपयोग चेहरे के सभी संभावित क्षेत्रों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिसमें भौहें, परितारिका, नासिका और मुंह के कोने | सबसे पहले, ग्रे-लेवल इमेज में सभी घाटी क्षेत्रों का परीक्षण करके संभावित मानव नेत्र क्षेत्रों का पता लगाया जाता है। फिर जेनेटिक एल्गोरिथम का उपयोग चेहरे के सभी संभावित क्षेत्रों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिसमें भौहें, परितारिका, नासिका और मुंह के कोने सम्मिलित हैं।<ref name="a"/> | ||
प्रत्येक संभावित चेहरे के उम्मीदवार को दोनों प्रकाश प्रभाव को कम करने के लिए सामान्यीकृत किया जाता है, जो असमान रोशनी के कारण होता है; और शिरिंग प्रभाव, जो सिर की गति के कारण होता है। प्रत्येक उम्मीदवार के फिटनेस मूल्य को आइजन-चेहरे पर उसके प्रक्षेपण के आधार पर मापा जाता है। कई पुनरावृत्तियों के बाद, उच्च फिटनेस मूल्य वाले सभी चेहरा उम्मीदवारों को आगे के सत्यापन के लिए चुना जाता है। इस स्तर पर, चेहरे की समरूपता को मापा जाता है और प्रत्येक चेहरे के उम्मीदवार के लिए अलग-अलग चेहरे की विशेषताओं का अस्तित्व सत्यापित किया जाता है।<ref>{{cite journal |title=इमेज पार्सिंग और मॉर्फोलॉजिकल एनालिसिस का उपयोग करके फेस डिटेक्शन के लिए एक नया दृष्टिकोण|journal=International Journal of Computer Trends and Technology |date=2015 |volume=23 |issue=4 |pages=156–161 |url=https://zenodo.org/record/832425|last1=Maity |first1=Abhishek|last2=Dasgupta |first2=Sayan|last3=Paul |first3=Debjit}}</ref> | प्रत्येक संभावित चेहरे के उम्मीदवार को दोनों प्रकाश प्रभाव को कम करने के लिए सामान्यीकृत किया जाता है, जो असमान रोशनी के कारण होता है; और शिरिंग प्रभाव, जो सिर की गति के कारण होता है। प्रत्येक उम्मीदवार के फिटनेस मूल्य को आइजन-चेहरे पर उसके प्रक्षेपण के आधार पर मापा जाता है। कई पुनरावृत्तियों के बाद, उच्च फिटनेस मूल्य वाले सभी चेहरा उम्मीदवारों को आगे के सत्यापन के लिए चुना जाता है। इस स्तर पर, चेहरे की समरूपता को मापा जाता है और प्रत्येक चेहरे के उम्मीदवार के लिए अलग-अलग चेहरे की विशेषताओं का अस्तित्व सत्यापित किया जाता है।<ref>{{cite journal |title=इमेज पार्सिंग और मॉर्फोलॉजिकल एनालिसिस का उपयोग करके फेस डिटेक्शन के लिए एक नया दृष्टिकोण|journal=International Journal of Computer Trends and Technology |date=2015 |volume=23 |issue=4 |pages=156–161 |url=https://zenodo.org/record/832425|last1=Maity |first1=Abhishek|last2=Dasgupta |first2=Sayan|last3=Paul |first3=Debjit}}</ref> | ||
Revision as of 08:03, 21 June 2023
चेहरे का पहचान एक कंप्यूटर तकनीक है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जा रहा है जो डिजिटल इमेज(छवि) में मानवीय चेहरों की पहचान करता है।[1] चेहरे की पहचान उस मनोवैज्ञानिक प्रक्रिया को भी संदर्भित करती है जिसके द्वारा मनुष्य दृश्य में चेहरों का पता लगाता है और उन पर ध्यान देता है।[2]
परिभाषा और संबंधित एल्गोरिदम
चेहरे का पहचान को वस्तु-वर्ग अनुसन्धान का एक विशिष्ट विषय माना जा सकता है। वस्तु-वर्ग अनुसन्धान में, कार्य किसी दिए गए वर्ग से संबंधित इमेज में सभी वस्तु के स्थान और आकार को ढूंढना है। उदाहरणों में ऊपरी धड़, पैदल यात्री और कार सम्मिलित हैं। चेहरे का पहचान केवल दो प्रश्नों का उत्तर देता है, 1. क्या एकत्रित इमेज या वीडियो में कोई मानवीय चेहरे हैं? 2. चेहरा कहाँ स्थित होता है?
फेस-डिटेक्शन एल्गोरिदम सामने वाले मानव चेहरों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह इमेज डिटेक्शन के अनुरूप है जिसमें किसी व्यक्ति की छवि को थोड़ा-थोड़ा करके मिलान किया जाता है। छवि डेटाबेस में छवि स्टोर के साथ मेल खाती है। डेटाबेस में चेहरे की कोई भी विशेषता परिवर्तन मिलान प्रक्रिया को अमान्य कर देगी।[3] जेनेटिक एल्गोरिद्म और खुद का चेहरा|ईजेन-फेस पर आधारित एक विश्वसनीय फेस-डिटेक्शन दृष्टिकोण[4] तकनीक:
सबसे पहले, ग्रे-लेवल इमेज में सभी घाटी क्षेत्रों का परीक्षण करके संभावित मानव नेत्र क्षेत्रों का पता लगाया जाता है। फिर जेनेटिक एल्गोरिथम का उपयोग चेहरे के सभी संभावित क्षेत्रों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिसमें भौहें, परितारिका, नासिका और मुंह के कोने सम्मिलित हैं।[3]
प्रत्येक संभावित चेहरे के उम्मीदवार को दोनों प्रकाश प्रभाव को कम करने के लिए सामान्यीकृत किया जाता है, जो असमान रोशनी के कारण होता है; और शिरिंग प्रभाव, जो सिर की गति के कारण होता है। प्रत्येक उम्मीदवार के फिटनेस मूल्य को आइजन-चेहरे पर उसके प्रक्षेपण के आधार पर मापा जाता है। कई पुनरावृत्तियों के बाद, उच्च फिटनेस मूल्य वाले सभी चेहरा उम्मीदवारों को आगे के सत्यापन के लिए चुना जाता है। इस स्तर पर, चेहरे की समरूपता को मापा जाता है और प्रत्येक चेहरे के उम्मीदवार के लिए अलग-अलग चेहरे की विशेषताओं का अस्तित्व सत्यापित किया जाता है।[5]
अनुप्रयोग
फेशियल मोशन कैप्चर
चेहरे की पहचान
चेहरे का पहचान का उपयोग बॉयोमीट्रिक्स में किया जाता है, अक्सर चेहरे की पहचान प्रणाली के एक भाग के रूप में (या साथ में)। इसका उपयोग वीडियो निगरानी, मानव कंप्यूटर इंटरफ़ेस और छवि डेटाबेस प्रबंधन में भी किया जाता है।
फोटोग्राफी
कुछ हालिया डिजिटल कैमरे ऑटोफोकस के लिए चेहरे का पहचान का उपयोग करते हैं।[6] पैन-एंड-स्केल केन बर्न्स प्रभाव का उपयोग करने वाले फोटो स्लाइडशो में रुचि के क्षेत्रों का चयन करने के लिए चेहरा पहचान भी उपयोगी है।
आधुनिक उपकरण उचित समय पर तस्वीर लेने के लिए मुस्कान का पता लगाना का भी उपयोग करते हैं।
विपणन
चेहरे की पहचान विपणक की रुचि प्राप्त कर रही है। एक वेबकैम को एक टेलीविजन में एकीकृत किया जा सकता है और किसी भी चेहरे का पता लगा सकता है। सिस्टम तब चेहरे की जाति, लिंग और आयु सीमा की गणना करता है। एक बार जानकारी एकत्र हो जाने के बाद, विज्ञापनों की एक श्रृंखला चलाई जा सकती है जो कि पहचानी गई जाति/लिंग/आयु के लिए विशिष्ट है।
ऐसी प्रणाली का एक उदाहरण OptimEyes है और इसे एलन शुगर # एम्सस्क्रीन डिजिटल साइनेज सिस्टम में एकीकृत किया गया है।[7] [8]
भावनात्मक निष्कर्ष
चेहरे की पहचान का उपयोग भावनात्मक अनुमान के सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन के हिस्से के रूप में किया जा सकता है। आत्मकेंद्रित लोगों को उनके आसपास के लोगों की भावनाओं को समझने में मदद करने के लिए भावनात्मक अनुमान का उपयोग किया जा सकता है।
होंठ पढ़ना
दृश्य संकेतों से भाषा अनुमान की प्रक्रिया के लिए चेहरा पहचान आवश्यक है। स्वचालित लिप रीडिंग में कंप्यूटर को यह निर्धारित करने में मदद करने के लिए एप्लिकेशन हैं कि सुरक्षा महत्वपूर्ण होने पर कौन बोल रहा है।
यह भी देखें
- कंप्यूटर दृष्टि
- फेस आईडी
- पैदल चलने वालों का पता लगाना
- पिकासा
- सीन टैप
- सुपर पहचानकर्ता
- त्रि-आयामी चेहरा पहचान
- टीएसएल कलर स्पेस
- विज़ेज एसडीके
- मानव संवेदन
संदर्भ
- ↑ "Face Detection: Facial recognition and finding Homepage".
- ↑ Lewis, Michael B; Ellis, Hadyn D (2003), "How we detect a face: A survey of psychological evidence", International Journal of Imaging Systems and Technology, 13: 3–7, doi:10.1002/ima.10040, S2CID 14976176
- ↑ 3.0 3.1 Sheu, Jia-Shing; Hsieh, Tsu-Shien; Shou, Ho-Nien (1 December 2014). "त्रिकोणीय ज्यामितीय विरूपण का उपयोग करके चेहरे की अभिव्यक्ति का स्वत: निर्माण". Journal of Applied Research and Technology (in English). 12 (6): 1115–1130. doi:10.1016/S1665-6423(14)71671-2. ISSN 2448-6736.
- ↑ Jun Zhang; Yong Yan; Lades, M. (1997). "Face recognition: Eigenface, elastic matching, and neural nets". Proceedings of the IEEE. 85 (9): 1423–1435. doi:10.1109/5.628712.
- ↑ Maity, Abhishek; Dasgupta, Sayan; Paul, Debjit (2015). "इमेज पार्सिंग और मॉर्फोलॉजिकल एनालिसिस का उपयोग करके फेस डिटेक्शन के लिए एक नया दृष्टिकोण". International Journal of Computer Trends and Technology. 23 (4): 156–161.
- ↑ "DCRP Review: Canon PowerShot S5 IS". Dcresource.com. Retrieved 2011-02-15.
- ↑ Tesco face detection sparks needless surveillance panic, Facebook fails with teens, doubts over Google+ | Technology | theguardian.com
- ↑ IBM has to deal with the privacy issue of facial recognition | Technology | amarvelfox.com
