အတုထောက်လှမ်းရေးနည်းပညာလျင်မြန်စွာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ,အသိအမှတ်ပြုမှုကင်မရာအရေးကြီးသောဌာနခွဲတစ်ခုအနေနှင့်တဖြည်းဖြည်းချင်းနေ့စဉ်ဘ 0 များနှင့်တဖြည်းဖြည်းချင်းပေါင်းစည်းလျက်ရှိသည်။ စမတ်ဖုန်းများသော့ဖွင့်ခြင်းမှမြို့ပြလုံခြုံရေးစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းကိုဘဏ်ပုဒ်မနာမှုစစ်ဆေးခြင်းမှဘဏ်၏အထောက်အထားစစ်ဆေးခြင်းကိုအတည်ပြုခြင်းဖြင့်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာ၏လျှောက်လွှာသည်နေရာတိုင်းတွင်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့်လုံခြုံရေးစောင့်ကြည့်လေ့လာမှုနယ်ပယ်တွင်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာ၏လျှောက်လွှာသည်အများပြည်သူလုံခြုံမှုနှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုထိရောက်မှုကိုများစွာတိုးတက်စေခဲ့သည်။
မျက်နှာသာအသိအမှတ်ပြုမှုနည်းပညာသည်အဓိကအားဖြင့်အောက်ပါအဆင့်များပါ 0 င်သည်။ ဒုတိယအချက်မှာရုပ်ပုံအတွင်းရှိမျက်နှာ area ရိယာကိုဆုံးဖြတ်ရန်မျက်နှာကိုထောက်လှမ်းပါ။ ထို့နောက် Face image မှထူးခြားသည့်အင်္ဂါရပ်များကိုထူးခြားစွာထုတ်ဖော်ပြောဆိုရန်, နောက်ဆုံးတွင် Extracted feature vector ကို Database တွင်အသိအမှတ်ပြုမှုရရှိရန်အတွက်မျက်နှာအင်္ဂါရပ်များနှင့်မျက်နှာပါ 0 င်သည်။
မျက်နှာရှာဖွေတွေ့ရှိမှုသည်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု၏အခြေခံခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်နောက်ဆက်တွဲထုတ်ယူခြင်းနှင့်မျက်နှာကိုနေရာချခြင်းနှင့်သီးနှံများကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်ဖြတ်တောက်ခြင်းတို့ဖြင့်အခြေခံကျသည့်ထုတ်ယူခြင်းအတွက်အခြေခံဖြစ်သည်။ အများအားဖြင့်အသုံးပြုသောမျက်နှာရှာဖွေတွေ့ရှိမှု Algorithms တွင် Haar fromner cascade cascade classifiers များ, MTCNN သည်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအပေါ် အခြေခံ. MTCNN တွင်ပါဝင်သည်။
Feature Extraction သည်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု၏အဓိကခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ ၎င်း၏အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာလူတစ် ဦး ချင်းစီကိုပုံရိပ်များနှင့်မျက်နှာချင်းဆိုင်ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သောအင်္ဂါရပ်များကိုထုတ်ဖော်ပြောဆိုရန်ဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်းနက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအပေါ် အခြေခံ. connolutional nernure neurning neurns (CNNS) သည် feature extraction တွင်ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, Facenet နှင့် VGGFace ကဲ့သို့သော algorithms များသည်ရှုထောင့်နှင့်ထိရောက်သောမျက်နှာအသွင်အပြင်များကိုထုတ်ယူနိုင်သည်။
feature ကိုက်ညီမှုသည်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု၏နောက်ဆုံးခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ ဖော်ထုတ်ရမည့်အရာဝတ်ထု၏ဝိသေသလက်ခဏာကိုဖော်ထုတ်ရန်နှင့်ဒေတာဘေ့စ်ရှိ feature vector ကိုဖော်ထုတ်ရန်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းနှင့်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအားဖြင့်သတ်မှတ်ခြင်းကိုသတ်မှတ်ခြင်းအားဖြင့်ဆုံးဖြတ်သည်။ အများအားဖြင့်အသုံးပြုသောဆင်တူတိုင်းတာမှုနည်းလမ်းများတွင် Euclidean အကွာအဝေး, cosine ဆင်တူခြင်းစသည်ဖြင့်ပါ 0 င်သည်။
မျက်နှာသာချက်နည်းပညာကိုအများပြည်သူလုံခြုံရေးစီမံခန့်ခွဲမှုတွင်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်လေဆိပ်များနှင့်ရထားလမ်းဘူတာများကဲ့သို့သောအများပြည်သူသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးအချက်အချာများတွင်အသိအမှတ်ပြုကင်မရာများအများပြည်သူလုံခြုံမှုကိုတိုးတက်စေရန်အလားအလာရှိသောသံသယရှိသူများကိုလျင်မြန်စွာဖော်ထုတ်နိုင်အောင်ခွဲခြားနိုင်သည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်သည်ဘူတာရုံသို့ 0 င်ရောက်သောလူများ၏မျက်နှာအသွင်အပြင်များကိုစကင်ဖတ်စစ်ဆေးနိုင်ပြီးအများပြည်သူလုံခြုံရေးဒေတာဘေ့စ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ သံသယဖြစ်ဖွယ်လူတစ် ဦး တွေ့ရှိပြီးတာနဲ့စနစ်သည်လုံခြုံရေး 0 န်ထမ်းများအားတိုင်းတာရန်လုံခြုံရေး 0 န်ထမ်းများအားအကြောင်းကြားရန်အချက်များချက်ချင်းထုတ်ပြန်လိမ့်မည်။
မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည်ဖျော်ဖြေပွဲများနှင့်အားကစားပွဲများကဲ့သို့သောကြီးမားသောအများပြည်သူဆိုင်ရာအဖြစ်အပျက်များတွင်အရေးပါသောအခန်းကဏ် play မှပါ 0 င်နိုင်သည်။ လူအုပ်ထဲတွင်အသိအမှတ်ပြုမှုကင်မရာကိုတပ်ဆင်ခြင်းအားဖြင့်ဆိုဒ်ရှိလူများ၏ဒိုင်းနမစ်ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီစောင့်ကြည့်လေ့လာနိုင်ပြီးလုံခြုံရေးခြိမ်းခြောက်မှုများကိုအချိန်မီရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်မန်နေဂျာများသည်လူ ဦး ရေကို 0 င်ရောက်စီးဆင်းမှုကိုဆန်းစစ်ခြင်းနှင့်လှုပ်ရှားမှုများ၏စီမံခန့်ခွဲမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုဆန်းစစ်ရန်စနစ်တကျစနစ်ကိုရှာဖွေရန်စနစ်ကကူညီနိုင်သည်။
လူ ဦး ရေထူထပ်သောမြို့ပြဒေသများတွင်လူထု၏လုံခြုံရေးကိုထိထိရောက်ရောက်ထိန်းသိမ်းနိုင်စွမ်းသည်ကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီးကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Facial အသိအမှတ်ပြုမှုနည်းပညာသည်မြို့ပြပြည်သူ့လုံခြုံရေးစောင့်ကြည့်ရေးစောင့်ကြည့်ရေးအတွက်အဖြေအသစ်တစ်ခုကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။ ဖြန့်ကျက်ခြင်းအားဖြင့်အသိအမှတ်ပြုမှုကင်မရာအဓိကလမ်းများ, စီးပွားဖြစ် and ရိယာများနှင့်လူနေအိမ်ရာဒေသများကဲ့သို့သောအဓိကနေရာများတွင် 24 နာရီမပြတ်မတောက်စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းအတွက်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုနည်းပညာကိုအသုံးပြုခြင်း,
