Deep Neural Networks के साथ Canonical-View चेहरों को रिकवर करें
वास्तविक दुनिया की तस्वीरों में चेहरे शायद ही कभी एकदम सही दिखते हैं। वे अलग-अलग दिशाओं में होते हैं। लाइटिंग बदलती रहती है। परछाइयाँ चेहरे की विशेषताओं को छिपा देती हैं। यह facial recognition को कठिन बना देता है।
नया शोध इस समस्या का समाधान करता है। वैज्ञानिक चेहरे के मूल दृश्य (original view) को खोजने के लिए deep neural networks का उपयोग करते हैं। यह प्रक्रिया एक झुके हुए चेहरे को सीधा कर देती है।
आपके प्रोजेक्ट्स के लिए यह क्यों महत्वपूर्ण है:
- यह facial recognition की सटीकता (accuracy) में सुधार करता है।
- यह मशीनों को मानवीय भावों (human expressions) को समझने में मदद करता है।
- यह कम गुणवत्ता वाली छवियों (low quality images) के साथ भी अच्छा काम करता है।
- यह खराब एंगल के कारण होने वाली समस्याओं को ठीक करता है।
मॉडल चेहरे के 3D आकार का अनुमान लगाना सीखता है। फिर यह इमेज को वापस एक मानक दृश्य (standard view) में घुमा देता है। इससे AI training के लिए डेटा अधिक स्पष्ट (cleaner) हो जाता है।
बेहतर vision systems बनाने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले facial data की आवश्यकता होती है। यह विधि बिना किसी परफेक्ट फोटो के वह डेटा प्रदान करती है।
स्रोत: https://dev.to/paperium/recover-canonical-view-faces-in-the-wild-with-deep-neural-networks-5d13
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi