สร้างความสมบูรณ์ให้แบบเว็บไซต์ด้วย automatic image moderation

ซอฟต์แวร์จดจำใบหตรวจสอบรูปภาพautomatic image moderationจะขึ้นอยู่กับความสามารถในการตรวจสอบรูปภาพแล้ววัดคุณสมบัติต่างๆของใบหน้าใบหน้าทุกใบหน้ามีจุดสังเกตที่แตกต่างกันหลายแห่งยอดเขาที่แตกต่างกันและหุบเขาที่ประกอบกันเป็นใบหน้า เครื่องหมายเหล่านี้เรียกว่าจุดสำคัญ ใบหน้าของมนุษย์แต่ละคนมีจุดสำคัญประมาณ 80 จุด

ระบบตรวจสอบรูปภาพสำหรับ automatic image moderation

และโทรศัพท์มือถืออื่น ๆ จะกำหนดใบหน้าของบุคคลโดยคำนึงถึงระยะห่างระหว่างดวงตาความกว้างของจมูกความลึกของซ็อกเก็ตตารูปร่างของโหนกแก้มและความยาวของเส้นกรรไกร จุดจะวัดโดยการสร้างรหัสตัวเลขที่เรียกว่า เป็นการพิมพ์ใบหน้าที่แสดงถึงใบหน้าในฐานข้อมูลวิธีการตรวจสอบรูปภาพimage moderation เริ่มต้นใช้ภาพ ซึ่งสามารถเปรียบเทียบหรือระบุภาพ จากฐานข้อมูลได้ ภาพของใบหน้าที่กำลังมองเข้าไปในกล้องถูกจับปัญหาอยู่ที่นี่ว่ารูปแบบเล็กน้อยในการแสดงออกของแสงหรือใบหน้าจะทำให้ซอฟต์แวร์ตรวจสอบรูปภาพไม่ได้ผลในการทำงานของมัน

สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันตรวจสอบรูปภาพautomatic image moderation

และการพัฒนาแอพพลิเคชันบนโทรศัพท์มือถืออื่น ๆ ที่ใช้แนวคิดการจดจำใบหน้ามีขั้นตอนวิธีการจำแนกเป็น 2 ประเภทหนึ่งคือรูปทรงเรขาคณิตซึ่งมีลักษณะที่ลักษณะที่แตกต่างและส่วนอื่น ๆ คือ ซึ่งเป็นวิธีทางสถิติที่กลั่นภาพลงในค่าและเปรียบเทียบค่ากับเทมเพลตเพื่อลดความแปรปรวน

ระบบautomatic image moderation เป็นแนวโน้มการปฏิวัติในการทำซอฟต์แวร์การตรวจสอบรูปภาพที่อ้างว่าให้ความแม่นยำมากกว่าภาพ ซอฟต์แวร์การตรวจสอบรูปภาพใช้โมเดล 3 มิติเพื่อจับภาพบุคคล ในเทคนิคการจดจำแบบ จะมีการจับภาพลักษณะเฉพาะของบุคคลเช่นเนื้อเยื่อแข็งและกระดูกเช่นเส้นโค้งของซ็อกเก็ตตาจมูกและคาง คุณลักษณะเหล่านี้มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและไม่เปลี่ยนตามกาลเวลา

มีหกขั้นตอนในขณะที่การรับรู้ผ่านเทคนิค เป็นห่วง มีการตรวจจับการจัดตำแหน่งการวัดการเป็นตัวแทนการจับคู่และการตรวจสอบหรือการระบุตัวตน การตรวจจับรวมถึงการได้รับภาพที่สแกนแบบดิจิทัลจากภาพถ่ายที่มีอยู่หรือโดยอาศัยการจับภาพบุคคล เมื่อตรวจพบภาพตำแหน่งหัวขนาดและภาพจะถูกตรวจจับautomatic image moderation ในรูปแบบ 3D ภาพสามารถรับรู้ได้เมื่อภาพอยู่ที่ 90 องศากับกล้องในขณะที่ หัวต้องหมุน 35 องศาไปที่กล้อง เส้นโค้งของใบหน้าวัดได้ถึงระดับมิลลิเมตรต่อมิลลิเมตรและสร้างเทมเพลตขึ้นบนพื้นฐานนี้ ระบบจะแปลงแม่แบบนี้เป็นรหัสที่ไม่ซ้ำกัน

การเข้ารหัสให้ชุดของตัวเลขเพื่อแสดงคุณสมบัติบนใบหน้าของหัวเรื่องถ้าภาพเป็น และฐานข้อมูลมีภาพ 3 มิติการจับคู่จะเกิดขึ้นโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ อย่างไรก็ตามหากภาพในระบบฐานข้อมูลเป็น แล้วจะมีการใช้อัลกอริธึมเพื่อแปลงภาพที่จับได้เป็น 2D เพื่อให้ตรงกับรูปฐานข้อมูล ขั้นตอนสุดท้ายคือขั้นตอนการยืนยันซึ่งจะมีการจับคู่แบบ ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ที่มีการใช้งานอยู่

ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ www.datawow.io

 

บริการ