স্বয়ংক্রিয় মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ পদ্ধতি অগ্রদূতদের মধ্যে রয়েছে উডি ব্লেডসো, হেলেন চ্যান উলফ এবং চার্লস বিসন।

১৯৬৪ এবং ১৯৬৫ সালে, হেলেন চ্যান এবং চার্লস বিসন সহ ব্লেডসোই, মানুষের মুখমণ্ডলগুলি শনাক্ত করার জন্য কম্পিউটার ব্যবহার করে কাজ করেন (ব্লেডসোই ১৯৬৬এ ১৯৬৬বি; ব্লেডসোই এবং চ্যান ১৯৬৫)। তিনি এই কাজের উপর গর্বিত ছিলেন, কিন্তু এর অর্থায়ন একটি বেনামি গোয়েন্দা সংস্থার দ্বারা প্রদান করা হয়েছিল যা প্রচারণার অনুমোদন দেয়নি, কাজটি খুব কম প্রকাশিত হয়েছিল। ছবিগুলির একটি বড় ডাটাবেস (কার্যকর, মগ শট একটি বই) এবং একটি আলোকচিত্র দেওয়া, কিন্তু সমস্যা হল ডাটাবেস থেকে রেকর্ডের একটি ছোট সেট যেমন নির্বাচন করা ছিল যে ছবি রেকর্ড এক আলোকচিত্রের সাথে মিলেছে।

ডাটাবেসের মধ্যে রেকর্ডের পরিমাণে উত্তর তালিকার অনুপাতের পরিপ্রেক্ষিতে পদ্ধতিটির সাফল্যের পরিমাপ করা যেতে পারে। ব্লেডসো (১৯৬৬-এ) নিম্নলিখিত সমস্যাগুলি বর্ণনা করেছেন:

এই প্রকল্পটি মানুষ-মেশিনকে লেবেল করা হয়েছিল কারণ মানুষের ফটোগ্রাফগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলির একটি নির্দিষ্ট সংখ্যার সমন্বয় সাধন করে, যা তখন কম্পিউটারের স্বীকৃতির জন্য ব্যবহৃত হয়। একটি গ্রাফিক্স ট্যাবলেট (GRAFACON বা RAND TABLET) ব্যবহার করে, অপারেটর বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন ছাত্রদের কেন্দ্র, চোখের ভিতরের কোণ, চোখ বাইরের কোণে, শিখরের বিন্দু, ইত্যাদি ইত্যাদিগুলির সমন্বয় সাধন করবে। এই স্থানাঙ্ক থেকে, ২০ দূরত্বের একটি তালিকা, যেমন মুখের প্রস্থ এবং চোখ প্রস্থ, ছাত্রী ছাত্র, গণনা করা হয়েছিল। এই অপারেটর প্রায় এক ঘণ্টা ৪০টি ছবি প্রক্রিয়া পারে। ডাটাবেস নির্মাণ করার সময়, ফটোগ্রাফিতে ব্যক্তির নাম গণনাকৃত দূরত্বের তালিকা এবং কম্পিউটারে সংরক্ষিত থাকে। স্বীকৃতি পর্যায়ে, দূরত্বগুলি সেট প্রতিটি ফটোগ্রাফের জন্য সংশ্লিষ্ট দূরত্বের সাথে তুলনা করা হয়েছিল, ছবি ও ডাটাবেসের রেকর্ডের মধ্যে দূরত্ব সৃষ্টি করে। নিকটতম রেকর্ড ফেরত আসে।

যেহেতু এটা অসম্ভাব্য যে কোনও দুটি ছবি মাথার ঘূর্ণন, চর্বিহীন, ঢাল, এবং স্কেল (ক্যামেরা থেকে দূরত্ব) সাথে মিলিত হবে, একটি দূরবর্তী অবস্থানের দিকে মুখের প্রতিনিধিত্ব করতে প্রতিটি দূরত্বের মান স্বাভাবিক। এই স্বাভাবিককরণ সম্পন্ন করার জন্য, প্রোগ্রাম প্রথম ঢাল, নিম্ন, এবং ঘূর্ণন নির্ধারণ করার চেষ্টা করে। তারপর, এই কোণ ব্যবহার করে, কম্পিউটার কম্পিউটিং দূরত্ব এই রূপান্তরের প্রভাব পূর্বাবস্থায় ফেরা। এই কোণগুলিকে গণনা করতে, কম্পিউটারটি থ্রি-ডাইমেনশিয়াল জ্যামিতি জানা আবশ্যক।

১৯৬৬ সালে ব্লিডসো পিআরআই ত্যাগ করলে, এই কাজ স্ট্যানফোর্ড রিসার্চ ইনস্টিটিউটে অব্যাহত ছিল, প্রাথমিকভাবে পিটার হার্টের মাধ্যমে। ২০০০-এরও বেশি ফটোগুলির একটি ডাটাবেসে সঞ্চালিত পরীক্ষায়, কম্পিউটারগুলি একই স্বীকৃতি কর্মের (ব্লেডসো ১৯৬৮) উপস্থাপিত হওয়ার পর মনস্তাত্তি্বক মানুষকে অতিক্রম করে। পিটার হার্ট (১৯৯৬) উত্সাহীভাবে বিস্ময়বোধ সঙ্গে প্রকল্প স্মরণ, "এটা সত্যিই কাজ করেছিল!"

প্রায় ১৯৯৭ সালে, ক্রিশফফ ফন ডার ম্যালসবার্গ এবং জার্মানিতে বোখাম বিশ্ববিদ্যালয়ের গ্র্যাজুয়েট শিক্ষার্থী এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে দক্ষিণ ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয় দ্বারা পরিচালিত পদ্ধতিটি ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি এবং মেরিল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের চেয়ে আরও বেশি পদ্ধতির তুলনায় ছাপিয়ে গিয়েছিল। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের আর্মি রিসার্চ ল্যাবরেটরি কর্তৃক তহবিল পরিচালনার মাধ্যমে বোখাম ব্যবস্থাটি তৈরি করা হয়েছিল। এই সফটওয়্যারটিকে জেডএন-ফেস হিসাবে বিক্রি করা হয়েছিল এবং গ্রাহকদের যেমন ডয়েচে ব্যাংক এবং এয়ারপোর্ট এবং অন্যান্য ব্যস্ত অবস্থার অপারেটরদের ব্যবহার করা হত। সফ্টওয়্যারটি ছিল "কম-সমৃদ্ধ মুখভঙ্গি থেকে শনাক্তকরণের জন্য যথেষ্ট শক্তসমর্থ"। এটি প্রায়ই এই ধরনের বাধাগুলিতে গোঁফ, দাড়ি, পরিবর্তিত চুলের শৈলী এবং চশমা এমনকি রোদ চশমা হিসাবে শনাক্তকরণ করতে পারে।

আইনেক্স, মিনেসোটা থেকে বেরিয়ে আসা একটি কোম্পানি, সফটওয়্যারটি তৈরি করেছে, ফেস আইটিটি। FaceIt একটি ভিড়ের মধ্যে কাউকে মুখ বাছাই এবং বিশ্বব্যাপী ডাটাবেস যা-ও এটি শনাক্ত এবং একটি মুখ একটি নাম দিতে তুলনা করতে পারেন। মানুষের মুখের উপর একাধিক বৈশিষ্ট্য শনাক্ত করার জন্য সফটওয়্যারটি লেখা হয়। এটি চোখ, নাকের প্রস্থ, গলাবাজারের আকৃতি, জুঁইয়ের দৈর্ঘ্য এবং আরো অনেকগুলি বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে দূরত্ব শনাক্ত করতে পারে। সফটওয়্যারটি মুখমুখি মূর্তির মুখ দিয়ে রেখেছে, একটি সাংখ্যিক কোড যা মানুষের মুখের প্রতিনিধিত্ব করে। ক্যামেরার মুখোমুখি দাঁড়ানোর প্রায় মুখোমুখি ব্যক্তির জন্য দ্বিতীয় ছবিটি নির্ভর করে। এখন, FaceIt-এর সাথে, 3D ছবিটি 3D ছবির 3টি নির্দিষ্ট পয়েন্ট বন্ধ করে এবং এটি একটি 2D চিত্রের মধ্যে একটি বিশেষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে 2D চিত্রের সাথে তুলনা করা যায়, যা প্রায় সকল ডাটাবেসের মাধ্যমে স্ক্যান করা যায়।

২০০৬ সালে, সাম্প্রতিক মুখ স্বীকৃতি অ্যালগরিদম কর্মক্ষমতা মুখ শনাক্তকরণ গ্র্যান্ড চ্যালেঞ্জ (FRGC) মধ্যে মূল্যায়ন করা হয়েছিল। উচ্চ-রেজোলিউশনের মুখ ছবি, থ্রি-ডি মুখ স্ক্যান এবং আইরিশ ছবিগুলি পরীক্ষায় ব্যবহৃত হয়। ফলাফল দেখায় যে নতুন অ্যালগরিদম ২০০২ সালের মুখ স্বীকৃতি অ্যালগরিদম এবং ১৯৯৫ সালের তুলনায় ১০০ গুণ বেশি নির্ভুল হতে ১০ গুণ বেশি সঠিক। কিছু অ্যালগরিদম মানুষের অংশগ্রহণকারীকে মুখোমুখি করতে সক্ষম হয়েছে এবং এটি একক যুগল শনাক্ত করতে পারে।

ইউএস গভর্নমেন্ট-স্পনসর্ড মূল্যায়ন এবং চ্যালেঞ্জ সমস্যা মুখো-স্বীকৃত পদ্ধতির প্রদর্শনের মধ্যে দুইটি অর্ডারের মাত্রা বাড়িয়েছে। ১৯৯৩ সাল থেকে, স্বতন্ত্র মুখ-শনাক্তকরণ পদ্ধতির ত্রুটি হার ২৭২-এর একটি কারণের দ্বারা হ্রাস করা হয়েছে। স্টুডিও বা মুখের ফটো পরিবেশে ধরা ছবিগুলির সাথে মানুষের সাথে মিলিত পদ্ধতিগুলির সাথে পদ্ধতির ক্ষেত্রে হ্রাস করা হয়। মুরের আইন অনুযায়ী, ত্রুটি হার প্রতি দুই বছরে এক-অর্ধেকে কমেছে।

মুখের অমূলপ্রত্যক্ষ ব্যবহার করে কম-রেজোলিউশনের মুখগুলির ইমেজ উন্নত করা যায়।

ইতিহাস
গোপনীয়তা বিষয়
ত্রি-মাত্রিক
সংযোজিত ব্যবহার