ব্যক্তি স্বীকৃতির জন্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম সমৃদ্ধ হতে থাকে, 3D মুখের স্বীকৃতি প্রসারিত হবে বলে আশা করা হচ্ছে

বর্তমানে, মুখের স্বীকৃতি আলো উপলব্ধির ক্ষেত্রে প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির জন্য, অ্যালগরিদম সক্ষমতা সমৃদ্ধ করা অ্যালগরিদম বিক্রেতাদের প্রতিযোগিতামূলক ফোকাস হয়ে উঠেছে।

সেল ফোনের আকারের কারণে, অপটিক্যাল পারসেপশন সিস্টেমে অপটিক্যাল সিস্টেমের পাশাপাশি সেন্সিং সিস্টেম আপগ্রেড করার জন্য সীমিত জায়গা রয়েছে।অতএব, মুখ শনাক্তকরণের ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদমগুলি অপটিক্যাল উপলব্ধি সিস্টেমের হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ করার এবং মুখ শনাক্তকরণ ফাংশনকে অপ্টিমাইজ করার প্রধান উপায় হয়ে ওঠে।উদাহরণস্বরূপ, অ্যালগরিদম যেমন হিস্টোগ্রাম সমীকরণ, ক্যামেরা বিকৃতি সংশোধন, মধ্যম ফিল্টারিং, ইত্যাদি, মুখ শনাক্তকরণ ক্ষমতা ক্রমাগত আপগ্রেড করতে সক্ষম করে।

এছাড়াও, 3D ফেস রিকগনিশন ভবিষ্যতে ফেস রিকগনিশন বাজারে বিকাশ এবং অগ্রসর হবে বলে আশা করা হচ্ছে।যেহেতু 2D ফেস রিকগনিশন নিয়ে দীর্ঘ সময়ের জন্য গবেষণা করা হয়েছে এবং আরও সম্পর্কিত অ্যালগরিদম রয়েছে, তাই বাজারে বর্তমান মুখ শনাক্তকরণ সমাধানগুলি মূলত 2D সমাধান।যাইহোক, 2D তথ্যে গভীরতার তথ্যের অভাব রয়েছে এবং প্রকৃত মুখকে সম্পূর্ণরূপে প্রকাশ করতে পারে না, যা 2D মুখ শনাক্তকরণের সীমিত নির্ভুলতার হারের দিকে নিয়ে যায়।2D ফেস রিকগনিশনের সাথে তুলনা করে, 3D ফেস রিকগনিশনে সারিবদ্ধকরণ এবং 3D পুনর্গঠনের আরও দুটি লিঙ্ক রয়েছে এবং এটি কাঠামোগত আলো, TOF বা বাইনোকুলার স্টেরিও ভিশনের মাধ্যমে গভীরতার তথ্যও পেতে পারে, যা মুখকে আরও বাস্তবসম্মতভাবে প্রতিফলিত করতে পারে এবং এইভাবে কার্যকরভাবে নির্ভুলতার হার উন্নত করতে পারে। স্বীকৃতিনির্মাতাদের R&D প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে, সেল ফোনে 3D সমাধানের অনুপ্রবেশের হার আরও বৃদ্ধি পাবে।