भावना मान्यता मार्केट रिसर्च

वैज्ञानिक कई वर्षों से अथक प्रयास कर रहे हैं ताकि शक्तिशाली कंप्यूटिंग सिस्टम चेहरे के भावों को पर्याप्त रूप से पकड़ने और पहचानने में सक्षम हों। आज, बड़ी सफलताएं हैं, और यह बिंदु न केवल प्रस्तावित तरीकों और एल्गोरिदम की पूर्णता में है, बल्कि नए लोगों के विकास में भी है। पहले से ही काफी कंपनियां अपने स्वयं के सॉफ़्टवेयर की पेशकश करती हैं, इसलिए मैं किसी व्यक्ति के चेहरे पर भावनाओं को पहचानने के लिए प्रदान किए गए उत्पादों के बारे में अधिक जानना चाहता था।
कट के तहत बहुत सारे पाठ और चित्र।

भावनाओं की मान्यता विज्ञान की एक बड़ी परत का हिस्सा है, जिसे "पैटर्न रिकॉग्निशन" और "दृश्य जानकारी के प्रसंस्करण" नामों में जोड़ा गया है। आजकल, मान्यता प्रौद्योगिकियां अब अप्राप्य नहीं हैं और एक नई प्रवृत्ति बन रही है, जो उन सभी वस्तुओं और उनके संकेतों की पहचान और प्रसंस्करण के तरीकों में रुचि रखते हैं। वे आसानी से कल्पना के दायरे से वास्तविक जीवन में प्रवाहित होते हैं।

मौजूदा भावना मान्यता प्रणाली

भावना मान्यता प्रणालियों (भावना-मान्यता प्रणालियों) के बाजार पर वाणिज्यिक समाधानों में से, डच कंपनी नोल्डस इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी का फेसराइडर भावनाओं को पहचानने के कार्य के संदर्भ में विचार करने के लिए सबसे सही और अधिक दिलचस्प है।

1. फेसरडर

• कंपनी-डेवलपर: नोल्डस सूचना प्रौद्योगिकी (नीदरलैंड)
• उत्पाद परिचयात्मक जानकारी
• वर्तमान संस्करण: 4.0



यह कार्यक्रम चेहरे के भावों को "खुश," "उदास," "नाराज", "आश्चर्यचकित," "डरा हुआ," "असंतुष्ट," और "तटस्थ" जैसे सही ढंग से व्याख्या कर सकता है, जैसा कि चित्र में दिखाया गया है। इसके अलावा, FaceReader लोगों के चेहरे से उनकी उम्र, लिंग और जातीयता निर्धारित करने में सक्षम है। FaceReader को प्रशिक्षण और अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है।
कार्यक्रम कंप्यूटर दृष्टि प्रौद्योगिकी को लागू करता है। विशेष रूप से, यह सक्रिय टेम्प्लेट विधि है, जिसमें चेहरे की छवि पर एक ख़राब टेम्पलेट का सुपरइम्पोज़ करना शामिल है:



इसके अलावा, एक्टिव अपीयरेंस मॉडल पद्धति लागू की जाती है, जिसके साथ आप अकाउंट कंट्रोल पॉइंट्स और सरफेस डिटेल में कृत्रिम फेस मॉडल बना सकते हैं और इसकी तुलना मेमोरी में रखे नमूनों से कर सकते हैं।
2,000 तस्वीरों के प्रशिक्षण सेट के साथ तंत्रिका नेटवर्क विधियों का उपयोग करके वर्गीकरण किया जाता है।

कार्यक्रम की विशेषताएं:

• भावना मान्यता का औसत प्रतिशत 89% है। कुछ भावनाओं के लिए यह अधिक है, कुछ के लिए कम;
• चेहरे का झुकाव विमान में कोई भी हो सकता है, उसकी प्रणाली का पता लगाएगा;
• कार्यक्रम कोडेक्स MPEG1, MPEG2, XviD, DivX4, DivX5, DivX6, DV-AVI और असम्पीडित AVI के साथ प्रारूपों में डाउनलोड करने योग्य वीडियो के साथ काम करता है, और आप संपूर्ण वीडियो देखते समय फ्रेम द्वारा या पूरी तरह से भावनाओं को निर्धारित कर सकते हैं। इसके अलावा, फेसरीडर स्थिर छवियों के साथ काम कर सकता है, साथ ही वास्तविक समय में अगर उपयोगकर्ता के पास एक वेबकैम जुड़ा हुआ है;
• कार्यक्रम पूरी तरह से कल्पना है: आप हमेशा हिस्टोग्राम, चार्ट, व्यक्त भावनाओं का प्रतिशत देख सकते हैं। और समयरेखा पर, समय की एक निश्चित अवधि में माइक्रोएक्सेपर्स की अभिव्यक्तियां दिखाई देती हैं;
• फेसरएडर दो टेक्स्ट फाइलें उत्पन्न करता है, एक भावनाओं की अभिव्यक्तियों का एक लॉग है, और दूसरा स्थिर है, इस कार्यक्रम के साथ जुड़े एक ही कंपनी द्वारा विकसित अद्वितीय विज़ुअल डेटा मैनेजमेंट सिस्टम द ऑब्जर्वर एक्सटी।

कार्यक्रम के नुकसान:

• फेसरीडर को 5 वर्ष से कम उम्र के बच्चों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया है;
• यदि कोई व्यक्ति चश्मा पहन रहा है, तो भावनाओं की मान्यता गलत है, या वर्गीकरण आयोजित नहीं किया गया है;
• अलग-अलग त्वचा के रंगों वाले लोगों को सिस्टम द्वारा अलग-अलग माना जाता है, कार्यक्रम पूरी तरह से अनुकूलित नहीं है;
• मुड़े हुए चेहरे का पता नहीं चला है।

2. इमोशन सॉफ्टवेयर और ग्लैडऑरसड

• कंपनी-डेवलपर: विज़ुअल रिकॉग्निशन (नीदरलैंड)
• उत्पाद परिचयात्मक जानकारी
• वर्तमान संस्करण: अज्ञात

इमोशन सॉफ्टवेयर मोना लिसा पेंटिंग में भावनाओं को पहचानने के लिए अपने संस्थापकों के लिए जाना जाता है। परिणाम से पता चला कि वह 83% खुश थी, 9% ने घृणा प्रदर्शित की, 6% डर था, और केवल 2% मोना लिसा नाराज थी।
और सिस्टम इस तथ्य के लिए जाना जाता है कि यह वास्तव में, पहला वाणिज्यिक भुगतान "बॉक्सिंग" समाधान है। इस समाधान के साथ, विकास टीम ने GladOrSad.com लॉन्च किया - तदनुसार, विज़ुअल रिकॉग्निशन ने ऑनलाइन इमोशन रिकग्निशन के लिए समर्पित एक वेब संसाधन खोलने का बीड़ा उठाया।



इमोशन सॉफ्टवेयर का पहला ज्ञात उपयोगकर्ता यूनिलीवर था, जिसने एक आइसक्रीम बेचने वाली मशीन में एक मान्यता प्रणाली शुरू की - यूनिलीवर शेयर हैप्पी । वेंडिंग मशीन पर लोग मुस्कुराते हैं, वेंडिंग मशीन मुस्कुराहट के लिए मुफ्त आइसक्रीम देती है!

यदि कोई व्यक्ति भावनाओं, मुस्कुराहट, भौंहों या मुस्कराहट को दिखाता है, तो चेहरे की हजारों छोटी मांसपेशियां काम करती हैं। भावना पहचान प्रणाली, या ईआरएस (भावना-मान्यता प्रणाली), चेहरे के एक 3 डी मॉडल का निर्माण करती है, जिससे 12 प्रमुख क्षेत्रों की पहचान की जाती है, जैसे कि आंख के कोने और मुंह के कोने।
इन कार्यक्रमों में, ट्रैकिंग एल्गोरिदम समान भावनाओं की पहचान करता है, उनमें से छह हैं: क्रोध, उदासी, भय, आश्चर्य, घृणा और खुशी, और सातवां उनका मिश्रण है।
सॉफ़्टवेयर तकनीकी विशिष्टताओं के लिए कंप्यूटर पर विशेष रूप से मांग नहीं कर रहा है। एल्गोरिथ्म के कार्यान्वयन का विवरण अज्ञात है, क्योंकि प्रौद्योगिकी को गुप्त रखा जाता है, मुझे स्पष्टीकरण के साथ ब्रोशर भी नहीं मिला, दुर्भाग्य से।

3. MMER_FEASy - फेस विश्लेषण प्रणाली

• कंपनी-डेवलपर: एमएमईआर-सिस्टम (जर्मनी)
• उत्पाद परिचयात्मक जानकारी
• वर्तमान संस्करण: अज्ञात

फिर से, विकास में हमने एक निश्चित विकृत मुखौटा लगाने की पद्धति का उपयोग किया, सक्रिय प्रकटन मॉडल पद्धति, जो आपको वास्तविक समय में आवश्यक मापदंडों की गणना करने की अनुमति देती है। मुखौटा के साथ काम नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है:



सिस्टम तीन प्लग-इन - MMER_Lab, MMER_GPU और MMER_Locate का उपयोग करता है।
MMER_Locate यह सुनिश्चित करता है कि चेहरा छवि में है, MMER_Lab छवि की कुछ विशेषताओं को वर्गीकृत करता है, और MMER_GPU पूरे सिस्टम के प्रभावी संचालन को सुनिश्चित करता है:



कार्यक्रम छह बुनियादी भावनाओं को पहचानता है, और उम्र, लिंग और जातीयता के लोगों को खोजने के लिए सेवाएं भी प्रदान करता है। सिस्टम उस व्यक्ति की भी पहचान करता है यदि डेटाबेस में संदर्भ फोटो अपलोड करने से पहले कभी भी।
कार्यक्रम की अतिरिक्त विशेषताओं में इसे अन्य कार्यक्रमों को दूरस्थ सहायकों, चालक सहायकों, विपणन अनुसंधान और होम मल्टीमीडिया सेवाओं के लिए एक मॉड्यूल के रूप में जोड़ना शामिल है।
कार्यक्रम के नुकसान डाउनलोड किए गए डेटा की पूर्ण कवरेज नहीं हैं, क्योंकि आप केवल एक वेबकैम के साथ काम कर सकते हैं। डेटा अपलोड पर खराब परिणाम, जहाँ आप किसी व्यक्ति का केवल "अवतार" देख सकते हैं, अर्थात्। एक मुखौटा के बजाय, एक ही चेहरे को प्रतिस्थापित किया जाता है, लेकिन एक अलग चेहरे की अभिव्यक्ति के साथ।

4. सामना

• कंपनी-डेवलपर: कॉग्निटेक (जर्मनी)
• उत्पाद परिचयात्मक जानकारी
• वर्तमान संस्करण: 4.6

इस उत्पाद में फेसवैक एसडीके पर आधारित कई निर्मित घटक शामिल हैं। यह है:
• फेसविक्स-डीबीएसकेन विद एग्जामिनर
• फेसवीएसीएस-पोर्ट्रेटआर्किशन
• फेसवीएसीएस-वीडियोस्कैन

परीक्षक के साथ फेसवैक-डीबीएसकेन:

विकास अद्वितीय डेटाबेस और किसी भी श्रेणी के लोगों के डेटा बैंकों के प्रसंस्करण के लिए करना है, उदाहरण के लिए, काम करने वाले कर्मचारी।
यह उत्पाद आधार से नमूनों के मानक के आधार पर बायोमेट्रिक पहचान का प्रतीक है।
कार्यक्रम के नए संस्करण में, सिस्टम पुराने A14T8 के साथ मिलकर एक नए तुलना एल्गोरिथ्म B5T8 का उपयोग करता है, जिसे परिभाषित समानता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
इसके अलावा, नया परीक्षक घटक गैलरी में तुलना के लिए स्वचालित छवि रूपांतरण की अनुमति देता है। यह विकसित ऑपरेटरों को प्रक्रिया में प्रत्येक चरण के लिए पूर्ण ऑडिट बनाए रखते हुए संभावित भागीदारों की सूचियों को देखने की अनुमति देता है।
इसके अलावा, यह विकास जांचकर्ताओं को एजेंसी के भंडार में व्यक्तियों की छवियों का मिलान करके तस्वीरों और वीडियो निगरानी द्वारा अपराध दृश्यों में व्यक्तियों की पहचान करने में मदद करता है।
फेसवैक-एक्जामिनर उपकरण का एक सेट भी प्रदान करता है जो किसी व्यक्ति को समय पर ढंग से पहचानने के लिए निरीक्षण में मदद करता है, जो जांचकर्ताओं को अपराध के बाद कम से कम समय में खोज परिणामों का पालन करने की अनुमति देता है।

विशेषताएं:

• बहु-मिलियन लोगों के डेटाबेस प्रसंस्करण के लिए क्लस्टर कॉन्फ़िगरेशन;
• लचीली और सुविधाजनक सूची प्रबंधन, जो आपको इसे सॉर्ट करने, देखने और फ़िल्टर करने की अनुमति देता है;
• बैच और इंटरैक्टिव प्रशिक्षण, पहचान;
• संबंधित डेटा का गहन और लचीला प्रबंधन;
• अनुकूलन लॉग;
• डेटाबेस उत्थान (यानी परिणाम के उत्पादन से पहले प्रारंभिक त्वरित पूर्व सेटिंग);
• कई अलग-अलग खोज नमूने डेटाबेस में उपलब्ध हैं।

FaceVACS-PortraitAcquisition:

पहचान दस्तावेजों के लिए डिजिटल चित्रों का निर्माण और मूल्यांकन। घटक का संचालन चित्र में चित्रित किया गया है:



यह घटक पासपोर्ट फोटो, ड्राइविंग लाइसेंस और अन्य दस्तावेजों के लिए उच्च गुणवत्ता वाले पोर्ट्रेट्स के उत्पादन को सरल बनाता है जो चेहरे की पहचान के लिए उपयुक्त हैं।
उत्पाद के ग्राफिकल यूजर इंटरफेस को विशेष रूप से दृश्य नियंत्रण और ललाट मुद्रा, वर्दी रोशनी, चश्मा और स्क्विंटेड आंखों जैसे ट्रिफ़ल्स के प्रसंस्करण के संचालन के लिए अनुकूलित किया गया है। सॉफ़्टवेयर को यह मूल्यांकन करने के लिए विशेष रूप से ट्यून किया गया है कि क्या छवि अनिवार्य आवश्यकताओं और फ्रंट-छवि प्रकार आईएसओ 19794-5 मानक की सर्वोत्तम प्रथाओं का अनुपालन करती है। कार्यक्रम दस्तावेज़ जारी करने की सुविधा के लिए वेब सेवाओं (एसओएपी) के माध्यम से एकीकरण का समर्थन करता है।

विशेषताएं:

आईएसओ 19794-5 मानकों का पूर्ण अनुपालन;
• जानकारी एकत्र करने की विश्वसनीय और स्वचालित प्रक्रिया;
• ललाट आसन, चश्मे की उपस्थिति, वर्दी प्रकाश, सिर का आकार, छवि का आकार, मुंह खोलना, सिर को मोड़ना, रंगा हुआ खिड़कियां, लाल आँखें, ललाट की दृष्टि, एक्सपोज़र, त्वचा का रंग, हॉट स्पॉट, कुशाग्रता की जाँच करना;
• सुविधाजनक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस;
• विन्यास योग्य पैरामीटर और सीमा मूल्य;
• Nikon (D5000) और कैनन (EOS 1000D और 1100D EOS) से डिजिटल एसएलआर कैमरों के प्रारूप का समर्थन करता है;
• लचीले छंटाई, यदि आवश्यक हो;
• अनुकूलन छवि जब पूर्वावलोकन (आकार, छवि प्रकार, छवि प्रारूप);
• वेब सेवाओं के साथ लचीला एकीकरण।

FaceVACS-VideoScan:

कंप्यूटर वीडियो निगरानी की नई पीढ़ी स्वचालित रूप से आने वाली वीडियो स्ट्रीम को स्कैन करती है, "चेकलिस्ट" में संभावित मैचों के लिए कई चेहरे और जांच का पता लगाती है। यदि एक मैच पाया जाता है, तो ऑपरेटरों को वास्तविक समय की सूचनाएं प्राप्त होंगी।
आवेदन में सार्वजनिक स्थानों पर न केवल अवांछित लोगों की पहचान शामिल है, बल्कि उच्च रैंकिंग वाले ग्राहकों की पहचान भी शामिल है।

विशेषताएं:

• कई वीडियो धाराओं पर स्वचालित रीयल-टाइम फेस ट्रैकिंग;
• वास्तविक समय में, चेहरे की तुलना "चेकलिस्ट" के मानकों से की जाती है;
• अभी भी छवि के साथ या मैनुअल और स्वचालित मोड में एक लाइव वीडियो स्ट्रीम के साथ पंजीकरण;
• सी ++ एपीआई और वेब सर्विसेज एपीआई का आवेदन;
• "चेकलिस्ट" के भीतर स्केलेबिलिटी: आकार, वीडियो स्ट्रीम की संख्या और छवि में दृश्यमान चेहरों की संख्या।

कॉग्निटेक सॉफ्टवेयर की विशेषताएं:

• नमूनों द्वारा तुलनात्मक रूप से उच्च प्रसंस्करण (औसत प्रोसेसर शक्ति पर डेटाबेस में प्रति सेकंड 900,000 तुलना);
• वेबकैम के साथ एकीकरण, http - कैमरा, डिजिटल कैमरा, वीडियो कैमरा, साथ ही साथ सामान्य स्वरूपों में छवियों के लिए समर्थन;
• बड़े डेटाबेस, Oracle, IBM DB2, MSSQL सर्वर के साथ एकीकरण।

नुकसान:

• लगभग सभी घटकों में गणना केवल सामने स्थित व्यक्तियों पर लागू होती है (15 डिग्री के विचलन संभव हैं, लेकिन अधिक नहीं);
• प्रकाश एक बड़ी भूमिका निभाता है - उदाहरण के लिए, घटक छाया में चेहरे की छवि को नहीं पहचानते हैं।

कोई भी मदद नहीं कर सकता है, लेकिन फेसवेक्स-एसडीके और फेसवीएसीएस-डीबीएसकेएन, मायहेरिटेज डॉट कॉम पोर्टल पर आधारित सनसनीखेज वेब-आधारित समाधान का उल्लेख कर सकते हैं, जहां आप चेहरे की पहचान के आधार पर अपने परिवार के पेड़ का निर्माण कर सकते हैं, मशहूर हस्तियों के साथ खुद की तुलना कर सकते हैं, चेहरे का आकार बना सकते हैं और पहचान कर सकते हैं। फोटो में स्व।
वेब अनुप्रयोगों के अलावा, Cognitec लक्षित दर्शकों के लिए विज्ञापन प्रदर्शित करने के लिए डिजिटल होर्डिंग के लिए एक एपीआई प्रदान करता है।
जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, कॉग्निटेक मैकेनिकल इंजीनियरिंग में भी शामिल है, कंपनी के सिस्टम का उपयोग ऑटोमोबाइल में ड्राइवरों और साथियों के चेहरों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, साथ ही सुरक्षा, उदाहरण के लिए, सिर की स्थिति का पता लगाने, आवारा आँखों का पता लगाने और बंद आँखों का पता लगाने के लिए।
अन्य कंपनियों के बीच कॉग्निटेक का एक और आकर्षण मोबाइल फोन के लिए अपने स्वयं के एसडीके की उपलब्धता है।

5. प्रभावी कम्प्यूटिंग अनुसंधान समूह उत्पाद

• कंपनी-डेवलपर: Affectiva (यूएसए)
• उत्पाद परिचयात्मक जानकारी
• वर्तमान अनुप्रयोग सॉफ्टवेयर संस्करण: 1.0

रोसलिंडा पिकार्ड की कंपनी, एफेक्टिवा, मुख्य रूप से अपने पहनने योग्य क्यू-सेंसर बायोसेंसर के लिए जानी जाती है। लेकिन न केवल यह कंपनी में समृद्ध है। अफेक्टिव कंप्यूटिंग, या भावनात्मक कंप्यूटिंग सिस्टम के बीच प्रौद्योगिकियों को पेश करने में बहुत बड़ा अनुभव है, 1995 से विकास चल रहा है। बहुत सारे प्रोजेक्ट हैं। यह इन तकनीकों में शामिल डेवलपर्स का सबसे पुराना समूह है।
उदाहरण के लिए, ID Software Quake 3 उत्पाद पर आधारित एक AffQuake परियोजना है। खेल खिलाड़ी के भावनात्मक संकेतों के लिए गेम को प्रतिक्रिया देने के लिए है। गेमर सेंसर के साथ पंक्तिबद्ध है, और यदि वह डर गया है, तो संशोधित क्वेक उपयोगकर्ता के "शारीरिक संकेतों" को प्राप्त करता है और खिलाड़ी के आभासी अवतार को उसी तरह से भयभीत करता है - यह डर में सुनता है।
या, उदाहरण के लिए, "इमोशनल टाइगर" ( अफेक्टिव टाइगर ) खिलौना विकसित किया। यह रोबोट अपने साथ खेलने वाले बच्चे के पांच भावनात्मक राज्यों की पहचान कर सकता है और प्रतिक्रिया में अपनी भावना व्यक्त कर सकता है। एक बच्चे कूदता है, तो मज़ा निचोड़ और एक खिलौना चुंबन, भावना पहचान प्रणाली और स्पर्श प्रणाली "टाइगर", रिकॉर्ड के भौतिक प्रभाव है और फिर दर्शाता है कि कैसे खुशी के: उत्तेजित Tigger हंसते हुए कहते हैं और मुस्कान।
वेब के लिए एक मनोरंजक समाधान है। यह Affectiva के अभिनव उत्पाद, वर्ल्ड वाइड वेब, Affdex पर लोगों की भावनात्मक स्थिति पर डेटा का एक संग्रह है। अधिकांश भाग के लिए, इसका उपयोग विपणन अनुसंधान के लिए किया जाता है।
इन घटनाओं में चेहरे द्वारा भावनात्मक स्थिति को पहचानने के तरीकों में से एक बाद के कंप्यूटर विश्लेषण के साथ वास्तविक समय में रिकॉर्ड करना है - एम्बेडेड नमूनों (SURF और SIFT विवरणों पर आधारित) के साथ-साथ वेवलेट तरीके। इन तरीकों के काम का उपयोग पुपेटेर जैसे कार्यक्रम में किया जाता है, जो छात्रों के व्यवहार और भावनात्मक स्थिति का आकलन करता है। कार्यक्रम का प्रदर्शन:



इस पद्धति का उपयोग करते हुए एक प्रयोग के दौरान, कंप्यूटर 96 प्रतिशत सटीकता के साथ छह बुनियादी भावनाओं को निर्धारित करता है।
समाधान भी इस मायने में उल्लेखनीय है कि यह भावनाओं के साथ-साथ सिर हिलाता है, जैसे कि सिर हिलाता है या झूला, और साइड-टू-मोशन। बायेसियन मशीन सीखने की प्रक्रियाओं का उपयोग भावनाओं को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है, साथ ही साथ आँकड़ों की गणना करने और मिश्रित राज्यों की गणना करने के लिए जब सटीक रूप से व्यक्त करना असंभव होता है जो विशेष भावना प्रबल होती है।
सॉफ़्टवेयर के बारे में बहुत कुछ नहीं कहा जा सकता है, क्योंकि तकनीकें बंद हैं। IPhone के लिए C ++, Objective-C में विकास चल रहा है। इसे रेखीय रूप से पारंपरिक उपकरणों के माध्यम से खींचा जाता है, जैसे कि समयरेखा (या समयरेखा), ग्राफ और चार्ट, जैसा कि निम्नलिखित आंकड़े में देखा जा सकता है:



सुविधाओं में, आप देख सकते हैं कि सभी समाधान अच्छी तरह से तैयार किए गए हैं और ग्राहक के लिए अनुकूलित हैं, और सबसे बड़ी कमी शायद अनुप्रयोगों के साथ आरामदायक काम के लिए एक मजबूत प्रोसेसर (कोर i5 से ऊपर) वाले कंप्यूटर की उपस्थिति है।

कंपनियों और सबटोटल्स की तुलना

इस व्यवसाय में कुछ ही खिलाड़ियों के समाधान पर विचार किया जाता है। बाकी कंपनियां अपने उत्पादों को प्रदान करती हैं जो थोड़े अलग कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, लेकिन वे जो सिस्टम विकसित करते हैं वे एक तरह से या किसी अन्य में दिलचस्प हैं, क्योंकि उन्हें आसानी से भावना मान्यता के स्तर में सुधार किया जा सकता है। ये प्रोग्राम और समाधान हैं जो कार्य करते हैं जैसे:
• चेहरा सत्यापन (सुरक्षा और अभिगम नियंत्रण प्रणाली);
• फेस ट्रैकिंग और ट्रैकिंग (वीडियो निगरानी प्रणाली);
• छवि में लोगों की तुलना और उनकी खुद की समानता (खोज प्रणाली);
• चेहरा एनीमेशन और इसके परिवर्तन (मॉर्फिंग सिस्टम);
• 3 डी में चेहरा परिवर्तन - मॉडल (मॉडलिंग सिस्टम);
• एक व्यक्ति (लिंग वर्गीकरण प्रणाली) की दौड़, आयु और लिंग का निर्धारण;
• बहुत अधिक।

इसके अलावा, इन कार्यक्रमों को विकसित करने वाली अधिकांश कंपनियां किसी भी डेवलपर को अपने उपकरण (एसडीके - सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट किट) प्रदान करती हैं।
ऐसे उत्पादों के उपयोग के लिए एक महत्वपूर्ण मानदंड उनकी लागत है , साथ ही साथ एसडीके की लागत भी है। यह $ 5 से $ 2,000 तक होता है। छोटी कंपनियों में सबसे महंगे उत्पादों का उपयोग करने की संभावना नहीं है, जहां इस तरह के विकास पूरी कंपनी के काम के लिए एक शर्त नहीं है।
नीचे, तालिका में, मैं ऐसे कार्यक्रमों और कार्यक्रम परिसरों की एक सूची देता हूं। बेशक, सूची समय के साथ विस्तारित होगी, लेकिन नवंबर 2011 तक यह प्रासंगिक है:


वेब-विकास और प्रौद्योगिकी पर केंद्रित कंपनियों की गतिविधियाँ प्रासंगिक हैं। ये Google, ट्विटर, फेसबुक और कई अन्य हैं। Google Inc. स्मार्ट खोज के लिए चेहरे और भावना पहचान तकनीकों का उपयोग करता है, ट्विटर ऑनलाइन ब्लॉग पर लिखने वाले लोगों के मूड का मूल्यांकन करता है, फेसबुक ने हाल ही में टैगर नामक समुदाय के लिए एक नई सुविधा (सुधार) पेश की, जो सामाजिक नेटवर्क उपयोगकर्ता के दोस्तों के चेहरे को स्वचालित रूप से पहचानता है, नोट करता है और संकेत देता है।
फेस.कॉम डेवलपर्स अपने डिजाइनों के साथ-साथ अपने स्वयं के जावास्क्रिप्ट एसडीके के लिए जाने जाते हैं, जिसे फोटोटैगर उपयोग करता है।
हाल ही में, इस कंपनी ने एक ऐसी तकनीक शुरू की, जो आपको इंटरनेट साइटों पर प्रकाशित तस्वीरों द्वारा लोगों की पहचान करने की अनुमति देती है।फोटोफाइंडर कार्यक्रम वैश्विक नेटवर्क के पृष्ठों पर पाई जाने वाली डिजिटल छवियों का विश्लेषण करता है और उनकी तुलना वांछित व्यक्ति की संदर्भ छवि से करता है, जिसकी प्रामाणिकता संदेह में नहीं है। मानक को संसाधित करने के लिए, एक एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है जो चेहरे के विभिन्न हिस्सों - आंखों, नाक और मुंह के अनूठे स्थान पर आधारित होता है। ऐसा लगता है कि नया कुछ भी नहीं है, लेकिन इस तरह के सॉफ्टवेयर आपको इंटरनेट उपयोगकर्ताओं का एक बड़ा डेटाबेस बनाने की अनुमति देते हैं। यह तकनीक विगेट्स के रूप में लागू की गई है और इसे अपनी साइटों पर वेब-पोर्टल के रचनाकारों द्वारा एम्बेड किया जा सकता है। खोज तस्वीरों और वीडियो द्वारा दोनों का संचालन किया जाता है। इस सेवा को फ़्लिकर और YouTube जैसी कंपनियों द्वारा पहले ही रेट किया जा चुका है। प्रौद्योगिकी के समर्थकों का मानना ​​है कि विकास खोज और पहचान को सरल करेगा। लेकिन एक गोपनीयता नीति है जिसका उल्लंघन नहीं किया जा सकता है।
जो कंपनियाँ अपने उत्पादों में इन नवाचारों को प्रस्तुत करती हैं, जैसे कि डिजिटल कैमरा और कैमकोर्डर, पीछे नहीं हट रहे हैं। ऐसी कई कंपनियां हैं, जिनमें रिको, फुजीफिल्म, कैनन, निकॉन और अन्य शामिल हैं।

कंपनियों के कई उत्पाद असंतुष्ट हैं, सॉफ्टवेयर कंपनियों के फायदे हैं, साथ ही नुकसान भी हैं। इस जानकारी के आधार पर, मैंने कुछ मानदंडों से मेल खाने वाले उत्पादों की एक तालिका बनाने का फैसला किया, जो मान्यता के लिए मुख्य है और इस तरह के भावना मान्यता मॉड्यूल की ताकत और कमजोरियों का पता लगाने के लिए:

निष्कर्ष

हालांकि कुछ कंपनियों का दावा है कि चेहरे की भावनाओं को पढ़ने के लिए उनका उत्पाद सबसे सही है, इस तथ्य पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि आज तकनीक है, लेकिन वे केवल उन विशेषताओं को पहचानते हैं जो इस चेहरे की अभिव्यक्ति के लिए अंतर्निहित और सबसे उपयुक्त हैं। लेकिन यह कहना हमेशा संभव है कि क्या कोई व्यक्ति वास्तव में ऐसी भावना महसूस करता है, या यह सिर्फ एक प्रशिक्षित मुस्कान है, उदाहरण के लिए। यदि आप एक परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं ताकि बाहरी अभिव्यक्ति कार्यक्रम के उपयोगकर्ता की आंतरिक भावनाओं से मेल खाए, तो, मेरी राय में, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि प्रतिभागी अंदर से अपनी भावनाओं को व्यक्त करने और उन्हें अपने चेहरे पर दिखाने के लिए वास्तव में सुविधाजनक और आरामदायक है, और वह यह चाहता है। यह प्रौद्योगिकियों की एक पूरी श्रृंखला का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है, जो भावना मान्यता, चेहरे की अभिव्यक्ति मान्यता,किसी व्यक्ति की बातचीत के दौरान भाषण और सूचनाओं की पहचान, सिमेंटिक लोड का निर्धारण और लेखन और कंप्यूटर पत्राचार के दौरान भावनात्मक अनुभव - यह सब अंतिम परिणाम को बहुत प्रभावित करता है। आप सेंसर का उपयोग भी कर सकते हैं।
जैसा कि आप समीक्षा से देख सकते हैं, उत्पादों को कई कंपनियों द्वारा विभिन्न तरीकों से प्रस्तुत किया जाता है: सास के आधार पर सॉफ्टवेयर के वेब संस्करण से लेकर वेब समाधान तक (सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर) मॉडल और विभिन्न प्रकार की प्रौद्योगिकी में अनुप्रयोग। पहचान की सुविधाओं और नुकसान।
आर्थिक रूप से, सेवाओं की सीमा बहुत भिन्न होती है, लेकिन बहुसंख्यक बहुसंख्यक समाधान महंगे होते हैं। हालाँकि, ऐसी प्रणालियों की मांग बढ़ रही है।

आपका ध्यान के लिए धन्यवाद! कृपया लेखक को ज्यादा मत मारो, यह मेरा हैब्र पर पहला विषय है ... लेकिन जारी रखा जाना चाहिए।