මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පැමිණීම මුහුණු සහ ඡායාරූප අතර වෙනස හඳුනා ගන්නේ කෙසේද?

මුහුණ පිළිගැනීමේ කාල සහභාගීත්ව තාක්ෂණය යන්ත්රය කැමරාව හරහා රූප ලබාගෙන මානව හඳුනා ගැනීමක් සිදුකරන උපකරණයකි. මෙම තාක්ෂණය ප්රධාන වශයෙන් භාවිතා කරනුයේ සාප්පු සවාරි යන මූල්ය, ජංගම දුරකථන අගුල්, පිවිසුම් පාලනය සහ මුහුණ ගෙවීමට මුහුණ ගෙවීම යනාදිය වැනි අනන්යතා පිළිගැනීමෙනි. සැබෑ පුද්ගල හඳුනාගැනීමේ කාර්යය ස්වාභාවිකවම උපාංගයේ මුහුණුවරයි. එය ඡායාරූපයක් නම්, එය තල දෘෂ්ටි කෝණයකින් මිනිස් මුහුණ හා සමාන බැවින් ඡායාරූපයක් සමඟ සැබෑ මුහුණ ආදේශ කිරීමේ වංචනික ගැටලුව වළක්වා ගන්නේ කෙසේද.

පිළිගැනීම අතරතුර, පරිශීලකයාට අළුත්වැඩියා කිරීමක්, නිශ්චිත ප්රකාශනයක් වැනි ක්රියාමාර්ගයක් ගැනීම, නිශ්චිත ප්රකාශයක් කිරීම ග්රිම්මිස් එකක් බවට පත් කිරීම සඳහා තීවක ප්රකාශයන් අවශ්ය වන්නේ ඡායාරූපයේ එවැනි නිශ්චිත ක්රියාවක් කිරීම දුෂ්කර වන අතර, එමඟින් ඡායාරූප වංචාව වළක්වා ගත හැකිය. පිරිස් පාපොච්චාරණයට අනුව මුසිගත පිළිගැනීමේ පැමිණීමේ පර්යේෂණයන් අනුව, දැල්වීම හඳුනා ගැනීම ඉතා විශ්වාසදායක ක්රමයකි.
මුහුණේ හඳුනාගැනීමේ හා පැමිණීමේ පද්ධතිය අවම කිරීම සඳහා, දැනට පවතින ඡායාරූපකරණයේ භාවිතා කරන ඇල්ගොරිතමයට මුහුණ අනාවරණය කිරීමේ තොරතුරු පද්ධතියෙන් ගැඹුරින් තොරතුරු සපයයි. යනු, මුහුණ දකුණේ කැමරාව තුළ ඇති අතර අවට අල්ලා ගැනීමේ රාමුව කුඩා වේ.
මෙම ක්රමය මඟින් සැහැල්ලු විකිරණවල සිතියම දර්ශණය කිරීම සඳහා විශේෂ අධෝරක්ත කිරණ ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා වන අතර එමඟින් ගැඹුර සිතියමක් බවට පරිවර්තනය කළ හැකි අතර, පද්ධතියට බොහෝ මුහුණු හඳුනාගත හැකි අතර, එය තනි මස අතර වෙනස්කම් හඳුනා ගැනීමේ හැකියාව නොමැති බැවින් එය ජෛවමිතික නොවේ විසඳුමකට වඩා, එය පුළුල් සත්යාපන පද්ධතියේ විවේචනාත්මක දෘශ්යමාන පියවරක් බවට පත්විය හැකිය.
ඩිජිටල් වීඩියෝ ප්රවාහයන්හි මුහුණු හඳුනා ගැනීම සඳහා ගැඹුර තොරතුරු භාවිතා කරමින්, දර්ශනයක් තුළ, බහු පුද්ගලයන් සිටී නම්, කාචයේ සිට විවිධ පුද්ගලයින්ගේ දුර අනුව මුහුණම අසමත් විය හැකිය. සාමාන්යකරණය වූ මුහුණ පිළිගැනීමේ පැමිණීම ඇත්ත වශයෙන්ම මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පැමිණීම ඉදිකිරීම, මුහුණු රූප අත්පත් කර ගැනීම, මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පැමිණීම, අනන්යතාවය තහවුරු කිරීම සහ අනන්යතා සෙවීම ආදිය, සහ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පැමිණීම පටු අර්ථය යනු මුහුණු අනන්යතාවය තහවුරු කිරීම හෝ මුහුණු තාක්ෂණය හෝ පද්ධතිය හරහා අනන්යතාවය සෙවීමයි.
සජීවී හඳුනාගැනීම සමහර අනන්යතා සත්යාපන අවස්ථා වල ඇති වස්තූන්වල සැබෑ කායික ලක්ෂණ තීරණය කිරීමේ ක්රමයකි. සජීවී හඳුනාගැනීම ප්රධාන වශයෙන් වර්ග දෙකකට, සමුපකාර සජීවීව හඳුනාගැනීම සහ සමුපකාර නොවන සජීවී පිළිගැනීමකට බෙදා ඇත.
1. සමුපකාර සජීවී හඳුනාගැනීම: මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධතිය, ඇස් ඇරීම, හිස හැරී මුඛය විවෘත කිරීම වැනි අහඹු විධාන ක්රියාවන් කිහිපයක් යවයි.
2. සමුපකාර නොවන සජීවීව හඳුනාගැනීම: අධෝරක්ත කැමරාව පිරිපහදු කළ හඳුනාගැනීම සඳහා රූප එකතු කරයි, මෙම ක්රියාවලිය ඕනෑම නිශ්චිත ක්රියාවක් සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කිරීම අවශ්ය නොවේ.
මෙහිදී මම අධෝරක්ත කැමරාව සහ සාමාන්ය කැමරා අතර වෙනස ගැන කතා කරමි. සාමාන්ය කැමරාවලට සාපේක්ෂව, අධෝරක්ත කැමරාවන් සහ සාමාන්ය කැමරා අතර ඇති ලොකුම වෙනස වන්නේ ආලෝක ප්රභවයේ වෙනසයි. පළමුවෙන්ම, කැමරාවන් මත ආලෝකය ප්රකිරණය වන බැවින්, විසිරී ඇති විසිරී යාම, විසිරී යන විසිරීම සිදුවන අතර ආලෝකයේ සංවේදක මතුපිට කෙරෙහි අවධානය යොමු කර විද්යුත් සං .ාවක් බවට පරිවර්තනය වේ , පසු (A / d) ඇනලොග්-ඩිජිටල් පරිවර්තනයක්, ඩිජිටල් රූප සං signal ාවක් බවට පරිවර්තනය කර පිරිසැකසුම් කිරීම සඳහා ඩිජිටල් සං signal ා සැකසුම් චිපය වෙත යැවීම, අවසානයේදී අතුරු මුහුණත පද්ධතියට මාරු කර අවසානයේ මොනිටරය.
සාමාන්ය කැමරාවලට සාපේක්ෂව, අධෝරක්ත කැමරාව සහ සාමාන්ය කැමරා අතර ඇති ලොකුම වෙනස වන්නේ ආලෝක ප්රභවයයි. සාමාන්ය කැමරාවල සැහැල්ලු ප්රභවය පැමිණෙන්නේ දෘශ්ය ආලෝකයෙනි, එනම් හිරු එළිය. ඉදිකරන ලද අධෝරක්ත ලාම්පුව අධෝරක්ත කිරණ විමෝචනය කරන අතර ඒවා වස්තුව මත ප්රකිරණය කිරීමෙන් පසු විසිරී ගොස් කැමරාවට විසුරුවා හරිනු ලැබේ.
1. නිරූපණ මූලධර්මය
එය දෘශ්යමාන ආලෝකය හෝ අධෝරක්ත ආලෝකය වේවා, මූලික සාරය විද්යුත් චුම්භක තරංග වේ. අප අවසානයේ දකින රූපය ද්රව්යමය මතුපිට පරාවර්තක ගුණාංග හා සම්බන්ධ වේ. සැබෑ මිනිස් මුහුණු සහ කඩදාසි, තිර, ත්රිමාන වෙස් මුහුණු සහ වෙනත් ප්රහාරක මාධ්ය පරාවර්තන ලක්ෂණ සියල්ලම වෙනස් වන බැවින්, ආධරාත්මක තරංග පරාවර්තනය තුළ මෙම වෙනස වඩාත් පැහැදිලිව පෙනේ. නිදසුනක් වශයෙන්, තිරයක අධෝරක්ත රූපයේ, සුදු මල් කැබැල්ලක් පමණක් මිස මිනිස් මුහුණක්වත් නැත. , වැරදි ලෙස විනිශ්චය කිරීමෙන් වළකින්න.
2. ඇල්ගොරිතම සාදන ලද
දෘශ්ය ප්රවාහ ක්රමයට අනුව, රූප අනුපිළිවෙලෙහි පික්සල් තීව්රතා දත්තවල තාවකාලික විචලනය සහ සහසම්බන්ධය අදාළ පික්සල් තනතුරුවල චලනය තීරණය කිරීම සඳහා භාවිතා කරන අතර, එක් පික්සල් පොයින්ට් හි චලනය තීරණය කිරීම සඳහා, ගෝස්සියානු භාවිතා කරමින් එක් එක් පික්සල් ලක්ෂ්යයේ ධාවන තොරතුරු ලබා ගනී වෙනස පෙරහන, එල්බීපී ලක්ෂණ සහ සහායක දෛශික එකවරම, දෘශ්ය ප්රවාහය වස්තූන් චලනය කිරීමට සංවේදී වන අතර දෘශ්ය ප්රවාහය අක්ෂි චලනය ඒකාකාරව හඳුනා ගැනීමට හා දැල්වීම සහ ඇස්තමේන්තු කිරීම සඳහා දෘශ්ය ප්රවාහය භාවිතා කළ හැකිය. මෙම සජීවී අනාවරක ක්රම මඟින් පරිශීලකයාගේ සහයෝගය නොමැතිව අන්ධ හඳුනාගැනීමක් ලබා ගත හැකිය.
වෙනත් විනිශ්චය ක්රම අතරට ත්රිමාණ කැමරාවක් හමුවීම සඳහා ත්රිමාණ කැමරාවක් භාවිතා කරයි, එය කැමරාවෙන් ලබාගත් දත්ත භාවිතා කරයි, එය සංකේතවත් කරයි, අවසානයේ එය සැබෑ මුහුණක් හෝ ඡායාරූපයක් ද යන්න විශ්ලේෂණය කරයි.