चेहरा पहचान प्रक्रिया नया एमपीईजी मानक

एनईसी कॉरपोरेशन (एनईसी) और सैमसंग एडवांस्ड इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एसएआईटी) ने आज घोषणा की कि एमपीईजी (मूविंग पिक्चर एक्सपर्ट्स ग्रुप) समिति ने इसे अपनाने का फैसला किया है। NEC और SAIT ने संयुक्त रूप से आगामी MPEG-7 मानक (*) के लिए "ISO/IEC 15938-3:2002/Amd.1" में प्रकाशित होने वाली नई चेहरा पहचान तकनीक का प्रस्ताव रखा है। के वसंत में 2004.

MPEG-7 मानक मल्टीमीडिया पुनर्प्राप्ति के लिए महत्वपूर्ण सामग्री का वर्णन करने के लिए मानकीकृत उपकरणों का एक सेट प्रदान करता है। आज तक लोगों की पहचान के लिए एक उपकरण के रूप में चेहरे की विशेषताओं को दर्शाने के लिए चेहरे के विवरण को मानकीकृत करने की आवश्यकता है। MPEG-7 बेंचमार्क परीक्षणों में प्रस्तावित पुनर्प्राप्ति सटीकता, गति और डेटा आकार में सर्वोत्तम प्रदर्शन के कारण NEC/SAIT तकनीक को चुना गया था।

MPEG-7 AFR (एडवांस्ड फेस रिकॉग्निशन डिस्क्रिप्टर) के रूप में संदर्भित, यह तकनीक एक विवरण विधि है जो मल्टीमीडिया पुनर्प्राप्ति के लिए चेहरे की विशेषताओं को स्थिर या चलती तस्वीर के रूप में प्रस्तुत करती है। यह बेहद छोटे डेटा आकार के साथ-साथ तेज़ और सटीक पुनर्प्राप्ति का दावा करता है। चेहरे की विशेषताओं को विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों को सक्षम करने वाले मेटाडेटा के रूप में वर्णित किया जा सकता है, जैसे किसी चीज़ की तात्कालिक पुनर्प्राप्ति एक बड़े वीडियो संग्रह प्रणाली से दृश्य, या क्वेरी के रूप में मानव चेहरे का उपयोग करते हुए एक अभिनय दृश्य में उपस्थिति कारक। अंतर्राष्ट्रीय मानकीकरण को अपनाने के माध्यम से यह चेहरे का उपयोग करके दृश्यों को खोजने और पुनः प्राप्त करने के कार्य के साथ बड़े संग्रह प्रणालियों की स्थापना को सक्षम करेगा। क्वेरी कारक और डिजिटल प्रसारण और इंटरनेट के प्रसार के बाजार में वीडियो अभिलेखागार, होम वीडियो और निगरानी जैसी नई सेवाओं को तैनात करने की उम्मीद है। सिस्टम.

इसे निम्नलिखित द्वारा हासिल किया गया है:
(1) एनईसी ने "कैस्केडेड लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस" विकसित किया, जो प्रदर्शन के क्रम में मानव चेहरों की विशेषताओं का चयन करता है कैस्केडिंग आर्किटेक्चर के भीतर और 253 के न्यूनतम डेटा आकार में प्रत्येक चेहरे की छवि का सटीक विवरण प्राप्त करता है बिट्स/चेहरा.
(2) एसएआईटी ने "फेस कंपोनेंट आधारित फेस फीचर रिप्रेजेंटेशन मेथड" विकसित किया है जो चेहरे की विशेषताओं को निकालता है प्रत्येक चेहरे के घटक, जैसे आंखें और मुंह, और जब (1) पर लागू किया जाता है तो सटीकता के स्तर में सुधार होता है तकनीकी।

पिछले मानक की तुलना में, यह तकनीक औसतन पुनर्प्राप्ति त्रुटि की दर में आठवें (1/8) की कमी लाती है। इसके अलावा, यह एक पारंपरिक पीसी पर प्रति सेकंड दस लाख बार की मिलान गति क्षमता का एहसास करता है जिससे किसी विशिष्ट व्यक्ति द्वारा अभिनीत दृश्य को 24 घंटे में से लगभग एक सेकंड में पुनः प्राप्त करना संभव हो गया है वीडियो।

हाल के वर्षों में आईटी नेटवर्क प्रौद्योगिकियों के तेजी से प्रसार के साथ, मल्टीमीडिया पुनर्प्राप्ति प्रौद्योगिकियां बन गई हैं उपयोगकर्ताओं को बड़े मल्टीमीडिया वीडियो और ऑडियो से आवश्यक सामग्री तक पहुंच प्रदान करने के लिए यह तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है डेटाबेस. प्रत्येक कंपनी आगे एकीकरण के माध्यम से मल्टीमीडिया पुनर्प्राप्ति प्रौद्योगिकियों का विकास जारी रखेगी वीडियो और ऑडियो पहचान, और जल्द से जल्द इस तकनीक पर आधारित उत्पाद विकसित करने का प्रयास करेंगे अवसर।

पर और अधिक पढ़ें एनईसी की वेबसाइट.

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