ဒေတာစုဆောင်းမှုသည် Facial Recognition Models များဖန်တီးရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပုံ

လူသားများသည် မျက်နှာများကို မှတ်မိခြင်းတွင် ကျွမ်းကျင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် အမူအရာနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို သဘာဝကျကျ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသည်။ သုတေသနပြုချက်များအရ ကျွန်ုပ်တို့သည် အတွင်းမှ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ရင်းနှီးသော မျက်နှာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။ 380ms တင်ဆက်မှုပြီးနောက်နှင့် မရင်းနှီးသောမျက်နှာများအတွက် 460ms ။ သို့သော်၊ ဤပင်ကိုယ်အားဖြင့် လူ့အရည်အသွေးသည် ယခုအခါတွင် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်တို့၌ ပြိုင်ဆိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ ဤရှေ့ဆောင်နည်းပညာများသည် လူသားများ၏မျက်နှာများကို ယခင်ကထက် ပိုမိုတိကျစွာနှင့် ထိရောက်စွာသိရှိနိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

ဤနောက်ဆုံးပေါ် ဆန်းသစ်ဆန်းသစ်ပြီး အနှောင့်အယှက်မရှိသော နည်းပညာများသည် ဘဝကို ပိုမိုရိုးရှင်းပြီး စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ဖြစ်စေခဲ့သည်။ မျက်နှာမှတ်သားခြင်းနည်းပညာသည် လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်နေသော နည်းပညာတစ်ခုအဖြစ် ကြီးထွားလာခဲ့သည်။ 2020 တွင် မျက်နှာမှတ်သားမှု စျေးကွက်သည် တန်ဖိုးရှိသည်။ $ 3.8 ဘီလီယံအထိ2025 တွင် အရွယ်အစား နှစ်ဆတိုးရန် မျှော်မှန်းထားသည်။ - ဒေါ်လာ ၈.၅ ဘီလီယံကျော်ရှိမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုတာဘာလဲ။

Facial recognition နည်းပညာသည် မျက်နှာအသွင်အပြင်များကို မြေပုံဆွဲပြီး သိမ်းဆည်းထားသော မျက်နှာဗွေရာဒေတာကို အခြေခံ၍ လူတစ်ဦးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။ ဤ biometric နည်းပညာသည် သိမ်းဆည်းထားသော မျက်နှာပရင့်ကို တိုက်ရိုက်ပုံနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် နက်နဲသော သင်ယူမှု algorithms ကို အသုံးပြုပါသည်။ မျက်နှာကို ထောက်လှမ်းခြင်းဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် ကိုက်ညီမှုတစ်ခုကိုရှာဖွေရန် ပုံများ၏ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့် ရိုက်ကူးထားသောပုံများကို နှိုင်းယှဉ်သည်။

Facial recognition ကို လေဆိပ်များတွင် လုံခြုံရေး တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အပလီကေးရှင်းများစွာတွင် အသုံးပြုထားသည်။ ရာဇ၀တ်ကောင်များကို ထောက်လှမ်းခြင်း၊ မှုခင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အခြားသော စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များတွင် ဥပဒေစိုးမိုးရေးအေဂျင်စီများကို ကူညီပေးသည်။.

မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

Facial recognition software ဖြင့် စတင်သည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုဒေတာစုဆောင်းခြင်း။ နှင့် Computer Vision ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံပြင်ဆင်ခြင်း။ ရုပ်ပုံများသည် လူ့မျက်နှာ၊ ရုပ်ပုံ၊ ရုပ်တု သို့မဟုတ် ပိုစတာကိုပင် ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် မြင့်မားသော ဒစ်ဂျစ်တယ် စစ်ဆေးမှု အဆင့်ကို ခံယူရသည်။ စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာအတွဲတွင် ပုံစံများနှင့် ဆင်တူမှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ML algorithm သည် မျက်နှာအသွင်အပြင်ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြင့် ပေးထားသည့်ပုံများတွင်မဆို မျက်နှာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်-

• မျက်နှာ၏ အမြင့်နှင့် အကျယ်အချိုး
• မျက်နှာအရောင်
• အင်္ဂါရပ်တစ်ခုစီ၏ အကျယ် - မျက်လုံး၊ နှာခေါင်း၊ ပါးစပ်နှင့် အခြားအရာများ။
• ကွဲပြားခြားနားသောအင်္ဂါရပ်များ

မတူညီသောမျက်နှာများတွင် မတူညီသောအင်္ဂါရပ်များပါရှိသောကြောင့် Facial Recognition ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည်လည်း အလားတူပင်ဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ မည်သည့်မျက်နှာမှတ်မိမှုမဆို အောက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြု၍ အလုပ်လုပ်သည်-

1. မျက်နှာထောက်လှမ်းခြင်း။

   မျက်နှာနည်းပညာစနစ်များသည် လူအစုအဝေးတစ်ခုအတွင်း သို့မဟုတ် တစ်ဦးချင်းစီ၏ မျက်နှာရုပ်ပုံကို အသိအမှတ်ပြုပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ နည်းပညာတိုးတက်မှုများသည် ကင်မရာကိုမျက်နှာမူခြင်း သို့မဟုတ် အဝေးကိုကြည့်ခြင်းတွင် ကိုယ်ဟန်အနေအထားအနည်းငယ်ကွဲပြားသည့်တိုင် မျက်နှာပုံသဏ္ဍာန်ကိုရှာဖွေရန် ဆော့ဖ်ဝဲအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

2. မျက်နှာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

   နောက်တစ်ခုကတော့ ဖမ်းထားတဲ့ပုံကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းပါ။ တစ် မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုစနစ် မျက်လုံးများကြားအကွာအဝေး၊ နှာခေါင်းအလျား၊ ပါးစပ်နှင့်နှာခေါင်းကြားရှိနေရာ၊ နဖူးအကျယ်၊ မျက်ခုံးပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အခြားသော ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ ဂုဏ်သတ္တိများကဲ့သို့သော ထူးခြားသောမျက်နှာအသွင်အပြင်များကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

   လူ့မျက်နှာ၏ ထူးခြားပြီး မှတ်မိနိုင်သော အင်္ဂါရပ်များကို nodal point ဟုခေါ်ပြီး လူသားမျက်နှာတိုင်းတွင် nodal အမှတ် 80 ခန့်ရှိသည်။ မျက်နှာကို ပုံဖော်ခြင်း၊ ဂျီသြမေတြီ အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ဓါတ်ပုံရိုက်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းကို အသုံးပြု၍ မျက်နှာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည် ။ အသိအမှတ်ပြုဒေတာဘေ့စ်များ တိကျစွာ။

3. ပုံပြောင်းခြင်း။

   မျက်နှာပုံသဏ္ဍာန်ကို ဖမ်းယူပြီးနောက်၊ လူတစ်ဦး၏ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များအပေါ်အခြေခံ၍ အန်နာလော့အချက်အလက်ကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသည်။ ကတည်းက စက်သင်ယူမှု algorithms သည် နံပါတ်များကိုသာ မှတ်မိပြီး မျက်နှာမြေပုံကို သင်္ချာဖော်မြူလာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် သက်ဆိုင်ပါသည်။ မျက်နှာပရင့်ဟုလည်းလူသိများသော ဤမျက်နှာ၏ ဂဏန်းကိုယ်စားပြုမှုကို ထို့နောက် မျက်နှာများ၏ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်သည်။

4. ပွဲစဉ်တစ်ခုရှာဖွေခြင်း

   နောက်ဆုံးအဆင့်မှာ သင်သိထားသော မျက်နှာများ၏ ဒေတာဘေ့စ်များစွာနှင့် သင့်မျက်နှာပရင့်ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြစ်သည်။ နည်းပညာသည် သင့်အင်္ဂါရပ်များကို ဒေတာဘေ့စ်ရှိအရာများနှင့် ကိုက်ညီရန် ကြိုးစားသည်။