Facial Recognition TechnologyIdenti

Facial Recognition Technology
Identix®, a company based in Minnesota, is one of many developers of facial recognition
technology. Its software, FaceIt®, can pick someone's face out of a crowd, extract the face
from the rest of the scene and compare it to a database of stored images. In order for this
software to work, it has to know how to differentiate between a basic face and the rest of the
background. Facial recognition software is based on the ability to recognize a face and then
measure the various features of the face.
Every face has numerous, distinguishable landmarks, the different peaks and valleys that
make up facial features. FaceIt defines these landmarks as nodal points. Each human face has
approximately 80 nodal points. Some of these measured by the software are:
• Distance between the eyes
• Width of the nose
• Depth of the eye sockets
• The shape of the cheekbones
• The length of the jaw line
These nodal points are measured creating a numerical code, called a faceprint, representing
the face in the database.
In the past, facial recognition software has relied on a 2D image to compare or identify another
2D image from the database. To be effective and accurate, the image captured needed to be of
a face that was looking almost directly at the camera, with little variance of light or facial
expression from the image in the database. This created quite a problem.

Results (Indonesian) 1:

Teknologi pengenalan wajahIdentix ®, sebuah perusahaan berbasis di Minnesota, adalah salah satu dari banyak pengembang dari pengenalan wajah teknologi. Software-nya, FaceIt ®, dapat memilih wajah seseorang dari kerumunan, ekstrak wajah dari seluruh adegan dan membandingkannya dengan basis data gambar yang disimpan. Dalam rangka untuk ini Software untuk bekerja, itu harus mengetahui bagaimana membedakan antara wajah dasar dan sisa latar belakang. Perangkat lunak pengenalan wajah didasarkan pada kemampuan untuk mengenali wajah dan kemudian mengukur berbagai fitur wajah.Wajah setiap memiliki banyak, Landmark dibedakan, berbagai puncak dan lembah yang membuat fitur wajah. FaceIt mendefinisikan Landmark sebagai titik-titik nodal. Wajah setiap manusia memiliki sekitar 80 poin nodal. Beberapa ini diukur oleh perangkat lunak adalah:• Jarak antara mata• Lebar hidung• Kedalaman soket mata• Bentuk pipi• Panjang garis rahangTitik-titik nodal ini diukur menciptakan kode numerik, disebut faceprint, mewakili wajah dalam database.Di masa lalu, perangkat lunak pengenalan wajah telah bergantung pada gambar 2D untuk membandingkan atau mengidentifikasi lain Gambar 2D dari database. Untuk menjadi efektif dan akurat, gambar ditangkap diperlukan untuk wajah yang sedang hampir secara langsung di kamera, dengan sedikit varians cahaya atau wajah ekspresi dari gambar dalam database. Hal ini menciptakan beberapa masalah.

Results (Indonesian) 2:

Pengakuan wajah Teknologi
Identix®, sebuah perusahaan yang berbasis di Minnesota, adalah salah satu dari banyak pengembang dari pengenalan wajah
teknologi. Perangkat lunak, FaceIt®, dapat memilih wajah seseorang keluar dari kerumunan, ekstrak wajah
dari sisa adegan dan membandingkannya dengan database gambar yang tersimpan. Agar ini
perangkat lunak untuk bekerja, itu harus tahu bagaimana membedakan antara wajah dasar dan sisanya dari
latar belakang. Perangkat lunak pengenal wajah didasarkan pada kemampuan untuk mengenali wajah dan kemudian
mengukur berbagai fitur wajah.
Setiap wajah memiliki banyak, landmark dibedakan, puncak yang berbeda dan lembah yang
membuat fitur wajah. FaceIt mendefinisikan landmark ini sebagai titik nodal. Setiap wajah manusia memiliki
sekitar 80 poin nodal. Beberapa ini diukur dengan perangkat lunak adalah:
• Jarak antara mata
• Lebar hidung
• Kedalaman soket mata
• Bentuk tulang pipi
• Panjang garis rahang
ini poin nodal diukur menciptakan kode numerik, disebut faceprint, mewakili
wajah dalam database.
Di masa lalu, perangkat lunak pengenalan wajah telah mengandalkan gambar 2D untuk membandingkan atau mengidentifikasi lain
gambar 2D dari database. Agar efektif dan akurat, gambar yang diambil yang diperlukan untuk menjadi
wajah yang tampak hampir langsung di kamera, dengan sedikit variasi dari cahaya atau wajah
ekspresi dari citra dalam database. Ini dibuat cukup masalah.