फेस डिटेक्शन: Difference between revisions

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[[File:Face detection.jpg|thumb|[[ओपनसीवी]] के साथ स्वचालित चेहरा पहचान]]चेहरे का पहचान एक कंप्यूटर तकनीक है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जा रहा है जो डिजिटल इमेज(इमेज) में मानवीय चेहरों की पहचान करता है।<ref>{{Cite web | url=https://facedetection.com/ |title = Face Detection: Facial recognition and finding Homepage}}</ref> 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।<ref>{{citation|title=How we detect a face: A survey of psychological evidence|journal=International Journal of Imaging Systems and Technology|volume=13|pages=3–7|year=2003|last1=Lewis|first1=Michael B|last2=Ellis|first2=Hadyn D|s2cid=14976176|doi=10.1002/ima.10040}}</ref>
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== परिभाषा और संबंधित कलन विधि ==
== परिभाषा और संबंधित कलन विधि ==


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 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 सिरा, 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 कलन विधि सामने वाले मानव चेहरों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह इमेज का पहचान के अनुरूप है जिसमें किसी व्यक्ति की इमेज को थोड़ा-थोड़ा करके मिलान किया जाता है। इमेज डेटाबेस में इमेज संग्रह 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>
चेहरे का पहचान कलन विधि सामने वाले मानव चेहरों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह इमेज का पहचान के अनुरूप है जिसमें किसी व्यक्ति की इमेज को थोड़ा-थोड़ा करके मिलान किया जाता है। इमेज डेटाबेस में इमेज संग्रह 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>


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[[जेनेटिक एल्गोरिद्म|आनुवंशिक कलन विधि]] और [[खुद का चेहरा|आइजन- चेहरा]] तकनीक पर आधारित एक विश्वसनीय चेहरे का पहचान दृष्टिकोण है।<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>  


सबसे पहले, ग्रे- स्तर इमेज में सभी उपत्यका क्षेत्रों का परीक्षण करके संभावित मानव नेत्र क्षेत्रों का पता लगाया जाता है। फिर आनुवंशिक कलन विधि का उपयोग चेहरे के सभी संभावित क्षेत्रों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिसमें भौहें, नेत्र पुतली, नासिका और मुंह के कोने सम्मिलित हैं।<ref name="a" />
सबसे पहले, ग्रे- स्तर इमेज में सभी उपत्यका क्षेत्रों का परीक्षण करके संभावित मानव नेत्र क्षेत्रों का पता लगाया जाता है, फिर आनुवंशिक कलन विधि का उपयोग चेहरे के सभी संभावित क्षेत्रों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिसमें भौहें, नेत्र पुतली, 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 प्रकाश के कारण होता है; और शिरिंग प्रभाव, जो सिर की गति के कारण होता है। प्रत्येक उम्मीदवार के उपयुक्तता मूल्य को आइजन-चेहरे पर उसके प्रक्षेपण के आधार पर मापा जाता है। कई पुनरावृत्तियों के बाद, उच्च उपयुक्तता 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 प्रकाश के कारण होता है; और शिरिंग प्रभाव, जो सिर की गति के कारण होता है। प्रत्येक उम्मीदवार के उपयुक्तता मूल्य को आइजन-चेहरे पर उसके प्रक्षेपण के आधार पर मापा जाता है। कई पुनरावृत्तियों के बाद, उच्च उपयुक्तता 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>
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वर्तमान समय में कुछ डिजिटल कैमरे ऑटोफोकस के लिए चेहरे का पहचान का उपयोग करते हैं।<ref>{{cite web|url=http://www.dcresource.com/reviews/canon/powershot_s5-review/index.shtml |title=DCRP Review: Canon PowerShot S5 IS |publisher=Dcresource.com |access-date=2011-02-15}}</ref> 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 इमेज लेने के लिए [[ मुस्कान का पता लगाना ]] का भी उपयोग करते हैं।
आधुनिक उपकरण उचित समय पर इमेज लेने के लिए[[ मुस्कान का पता लगाना | मुस्कान का पता लगाना]] का भी उपयोग करते हैं।


=== विपणन ===
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* [https://facedetection.com Face detection and recognition]
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Latest revision as of 12:23, 12 September 2023

This article is about face detection. For face recognition systems, see Facial recognition system. For human face perception, see Face perception.
ओपनसीवी के साथ स्वचालित चेहरा पहचान

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 कलन विधि

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 सिरा, 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 कलन विधि सामने वाले मानव चेहरों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह इमेज का पहचान के अनुरूप है जिसमें किसी व्यक्ति की इमेज को थोड़ा-थोड़ा करके मिलान किया जाता है। इमेज डेटाबेस में इमेज संग्रह के साथ मेल खाती है। डेटाबेस में चेहरे की कोई भी विशेषता परिवर्तन मिलान प्रक्रिया को अमान्य कर देगी।[3]

आनुवंशिक कलन विधि और आइजन- चेहरा तकनीक पर आधारित एक विश्वसनीय चेहरे का पहचान दृष्टिकोण है।[4]

सबसे पहले, ग्रे- स्तर इमेज में सभी उपत्यका क्षेत्रों का परीक्षण करके संभावित मानव नेत्र क्षेत्रों का पता लगाया जाता है, फिर आनुवंशिक कलन विधि का उपयोग चेहरे के सभी संभावित क्षेत्रों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिसमें भौहें, नेत्र पुतली, 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 प्रकाश के कारण होता है; और शिरिंग प्रभाव, जो सिर की गति के कारण होता है। प्रत्येक उम्मीदवार के उपयुक्तता मूल्य को आइजन-चेहरे पर उसके प्रक्षेपण के आधार पर मापा जाता है। कई पुनरावृत्तियों के बाद, उच्च उपयुक्तता 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

Main article: Facial motion capture

चेहरे की पहचान

Main article: Facial recognition system

चेहरे का पहचान का उपयोग बॉयोमीट्रिक्स में, सामान्यतः चेहरे की पहचान प्रणाली के एक भाग के रूप में (या साथ में) किया जाता है। इसका उपयोग वीडियो निगरानी, ​​मानव कंप्यूटर अंतराफलक और इमेज डेटाबेस प्रबंधन में भी किया जाता है।

फोटोग्राफी

वर्तमान समय में कुछ 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 इमेज लेने के लिए मुस्कान का पता लगाना का भी उपयोग करते हैं।

विपणन

चेहरे की पहचान विपणक की रुचि प्राप्त कर रही है। वेबकैम को टेलीविजन में एकीकृत किया जा सकता है और पास से गुजरने वाले किसी भी चेहरे का पता लगा सकता है। प्रणाली तब चेहरे की वंश, लिंग और आयु सीमा की गणना करता है। एक बार जानकारी एकत्र हो जाने के बाद, विज्ञापनों की श्रृंखला चलाई जा सकती है जो कि पहचानी गई वंश/लिंग/आयु के लिए विशिष्ट है।

ऐसी प्रणाली का एक उदाहरण ऑप्टिमआईज है और इसे एम्सस्क्रीन डिजिटल साइनेज प्रणाली 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 होंठ पढ़ना में कंप्यूटर को यह निर्धारित करने में मदद करने के लिए अनुप्रयोग हैं कि जब सुरक्षा महत्वपूर्ण है,कौन बोल रहा है किसकी जरूरत है।

यह भी देखें

संदर्भ

  1. ↑ "Face Detection: Facial recognition and finding Homepage".
  2. ↑ 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. ↑ 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.
  4. ↑ 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.
  5. ↑ 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.
  6. ↑ "DCRP Review: Canon PowerShot S5 IS". Dcresource.com. Retrieved 2011-02-15.
  7. ↑ Tesco face detection sparks needless surveillance panic, Facebook fails with teens, doubts over Google+ | Technology | theguardian.com
  8. ↑ IBM has to deal with the privacy issue of facial recognition | Technology | amarvelfox.com


बाहरी संबंध

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