Tamil
RGB-IR சென்சார்களின் பங்கு உயிரியல் கேமரா பயன்பாடுகளில்
09.13 துருக
ஒரு காலத்தில் பாதுகாப்பு மற்றும் வசதிகள் முக்கியமானவை, உயிரியல் அங்கீகாரம் ஸ்மார்ட்போன்கள், அணுகல் கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகள் மற்றும் பொது பாதுகாப்பு கருவிகள் மூலம் அடையாளத்தை உறுதிப்படுத்துவதற்கான தங்க தரநிலையாக மாறியுள்ளது. இருப்பினும், பாரம்பரிய உயிரியல் கேமராக்கள் - கண்ணுக்கு தெரியுமாறு ஒளி (RGB) அல்லது இன்ஃப்ரரெட் (IR) சென்சார்களை மட்டுமே நம்பும் - மாறுபட்ட ஒளி நிலைகளில், போலி முயற்சிகளில் மற்றும் சவாலான சூழ்நிலைகளில் குறைந்த துல்லியத்துடன் போராடுகின்றன. இதுதான் whereRGB-IR சென்சார்கள்உள்ளே நுழையுங்கள். காணக்கூடிய மற்றும் உலோக கதிரியக்க படங்களை இணைத்து, இந்த முன்னணி சென்சார்கள் உயிரியல் கேமரா பயன்பாடுகளை புரட்டிக்கொண்டு வருகின்றன, ஒப்பிட முடியாத நம்பகத்தன்மை, பாதுகாப்பு மற்றும் பல்துறை திறனை வழங்குகின்றன. இந்த வலைப்பதிவில், RGB-IR சென்சார்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன, பாரம்பரிய தொழில்நுட்பங்களுக்கு எதிரான முக்கிய நன்மைகள், உண்மையான உலக பயன்பாடுகள் மற்றும் இந்த புதுமை மூலம் இயக்கப்படும் உயிரியல் தொழில்நுட்பத்தின் எதிர்காலத்தை ஆராய்வோம்.
RGB-IR சென்சார்கள் என்ன, அவை எப்படி வேலை செய்கின்றன?
அவர்களின் தாக்கத்தை புரிந்துகொள்ள, முதலில் தொழில்நுட்பத்தை உடைக்கலாம். ஒரு RGB-IR சென்சார் என்பது இரண்டு வகையான தரவுகளை ஒரே நேரத்தில் பிடிக்கும் கலவையான படக்கோவையைப் பதிவு செய்யும் சாதனம் ஆகும்:
• RGB (சிவப்பு, பச்சை, நீலம்) தரவுகள்: கண்ணுக்கு தெரியக்கூடிய ஒளியைப் பிடித்து உயர் தரமான நிறப் படங்களை உருவாக்குகிறது, முக அம்சங்களை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் பயனர் இடைமுக ஒருங்கிணைப்புக்கு முக்கியமானது.
• IR (இன்ஃப்ராரெட்) தரவுகள்: மனித கண்களுக்கு தெரியாத, ஆனால் குறைந்த ஒளி, மிளகாய் மற்றும் சில பொருட்களைப் போலவே, மெல்லிய துணிகள் அல்லது அச்சிடப்பட்ட முகக்கவசங்கள் போன்றவற்றை ஊடுருவும், அருகிலுள்ள இன்ஃப்ராரெட் (NIR) ஒளியை (அலைநீளம் 700–1000nm) பிடிக்கிறது.
தனித்தனியான RGB சென்சார்கள் (இவை இருட்டில் அல்லது பின்னணி ஒளியில் தோல்வியுறுகின்றன) அல்லது தனி IR சென்சார்கள் (இவை நிறத்தின் சூழலைக் குறைவாகக் கொண்டுள்ளன) என்பவற்றுக்கு மாறாக, RGB-IR சென்சார்கள் ஒரு சிறப்பு செய்யப்பட்ட பிக்சல் கட்டமைப்பையும் ஒளி வடிகட்டியையும் பயன்படுத்தி இரு ஒளி ஸ்பெக்ட்ரங்களை நேரத்தில் பிரித்து செயலாக்குகின்றன. பெரும்பாலான நவீன RGB-IR சென்சார்கள் “நான்கு-இன்-ஒன்று” பிக்சல் வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன, இதில் அருகிலுள்ள RGB மற்றும் IR பிக்சல்கள் குழுவாகக் கூடியுள்ளன, இது இடவெளி ஒத்திசைவை உறுதி செய்கிறது—அதாவது நிறம் மற்றும் IR படங்கள் முற்றிலும் பொருந்துகின்றன, பகுப்பாய்வின் போது வளைவுகளை நீக்குகிறது.
உயிரியல் முறைமைகளுக்காக, இந்த இரட்டை தரவுப் பாய்வு விளையாட்டு மாற்றமாகும். அல்கொரிதங்கள் RGB தரவுகளை (தோல் உருப்படியைப் போல நுணுக்கமான முக விவரங்களுக்கு அல்லது கண் நிறத்திற்கு) IR தரவுடன் (இரத்த ஓட்டத்தை, 3D முக வடிவங்களை அல்லது உயிரியல் நிலையை கண்டறிய) ஒப்பிடலாம், அதனால் அடையாளத்தை முன்னெப்போதும் இல்லாத அளவுக்கு துல்லியமாக உறுதிப்படுத்தலாம்.
RGB-IR சென்சார்களின் முக்கிய நன்மைகள் உயிரியல் கேமராக்கள் için
பாரம்பரிய RGB-மட்டும் அல்லது IR-மட்டும் உயிரியல் கேமராக்களுக்கு ஒப்பிடும்போது, RGB-IR சென்சார்கள் தொழில்துறை சிரமங்களை சமாளிக்கும் ஐந்து முக்கிய நன்மைகளை வழங்குகின்றன:
1. அனைத்து காலநிலைகளுக்கும், அனைத்து விளக்கங்களுக்கும் நம்பகத்தன்மை
RGB கேமராவின் மிகப்பெரிய கட்டுப்பாடு என்பது அவற்றின் கண்ணோட்ட ஒளிக்கு அடிப்படையாக இருப்பதாகும். குறைந்த ஒளி நிலைகளில் (எ.கா., இரவு நேர அணுகல் கட்டுப்பாடு), நேரடி சூரிய ஒளி (கிளரல்), அல்லது பின்னணி ஒளி (எ.கா., ஒரு பயனர் ஜன்னலுக்கு முன்பு நிற்கும் போது), RGB படங்கள் சத்தமாக அல்லது அதிக வெளிப்படுத்தப்பட்டதாக மாறுகின்றன, இது அங்கீகார தோல்விகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. IR சென்சார்கள் குறைந்த ஒளி பிரச்சினைகளை தீர்க்கின்றன ஆனால் நிறத் தகவல்களை இழக்கின்றன, இதனால் முக அம்சங்களை அடையாள புகைப்படங்களுக்கு ஒப்பிடும் போன்ற பணிகளுக்கு குறைவான செயல்திறனை வழங்குகின்றன.
RGB-IR சென்சார்கள் இந்த வர்த்தகத்தை நீக்குகின்றன. இருண்ட சூழ்நிலைகளில், IR சேனல் தெளிவான முக அமைப்புகளைப் பிடிக்க எடுத்துக்கொள்கிறது; பிரகாசமான வெளிச்சத்தில், RGB சேனல் நிறத்தின் துல்லியத்தை உறுதி செய்கிறது, அதற்கான IR சேனல் மிளிர்வை வடிகட்டி விடுகிறது. இது உயிரியல் கேமராக்களை 24/7 செயல்படக்கூடியதாக மாற்றுகிறது, அது ஒரு மங்கலான அலுவலக மண்டலத்தில், ஒரு சூரிய ஒளியில் உள்ள கார் நிறுத்தும் இடத்தில், அல்லது ஒரு மழை பெய்யும் தெருவில் இருக்கலாம்.
2. மேம்பட்ட போலி தடுப்பு (உயிரியல் கண்டறிதல்)
ஸ்பூஃபிங்—புகைப்படங்கள், முகமூடிகள், அல்லது 3D அச்சுப்பதிவுகளை பயன்படுத்தி உயிரியல் முறைமைகளை ஏமாற்றுவது—ஒரு முக்கிய பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல். பாரம்பரிய RGB கேமராக்கள் உயர்தர அச்சிடப்பட்ட முகங்களை எளிதாக ஏமாற்றப்படுகின்றன, அதே சமயம் அடிப்படை IR சென்சார்கள் IR-மறுபடியான பொருட்களால் ஏமாற்றப்படலாம்.
RGB-IR சென்சார்கள் பல்வேறு முறைமைகளில் உயிரியல் சோதனைகள் மூலம் மோசடியை எதிர்க்கின்றன:
• IR சேனல் இரத்த ஓட்டம் (பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்பொதுப்ப
• RGB சேனல் உருப்படியின் ஒரே மாதிரியான தன்மையை சரிபார்க்கிறது (எ.கா., அச்சிடப்பட்ட புகைப்படத்தின் சமமான மேற்பரப்பு மற்றும் உண்மையான தோலின் துளிகள் இடையே வேறுபாடு காண்பது).
• ஆல்கொரிதங்கள் RGB மற்றும் IR தரவுகளை ஒப்பிடுகின்றன, ஒத்திசைவு உறுதி செய்ய—போட்டிகள் இரண்டு ஸ்பெக்ட்ரங்களை பொருந்துவதில் பெரும்பாலும் தோல்வியடைகின்றன.
உதாரணமாக, ஆப்பிளின் ஃபேஸ் ஐடி போலி அடையாளங்களைத் தடுக்கும் RGB-IR தொழில்நுட்பத்தின் ஒரு வடிவத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, இது தவறான ஏற்றுக்கொள்ளும் விகிதங்களை 1,000,000 இல் 1 க்கும் குறைவாகக் குறைக்கிறது.
3. பல்வேறு மக்கள் தொகைகளுக்கான மேம்பட்ட துல்லியம்
உயிரியல் முன்னுரிமை—சிஸ்டங்கள் குறிப்பிட்ட தோல் நிறங்கள், வயசுகள் அல்லது பாலினங்களுக்கு மோசமாக செயல்படும்—ஒரு முக்கிய பிரச்சினை. RGB சென்சார்கள் காட்சி ஒளியில் நம்பிக்கையளிக்கின்றன, இது கறுப்பு தோல் நிறங்களில் விவரங்களை பிடிக்க போராடலாம் (காட்சி ஒளியின் குறைந்த பிரதிபலிப்பு காரணமாக). ஆனால், IR ஒளி அனைத்து தோல் வகைகளிலும் சமமாக பிரதிபலிக்கப்படுகிறது, ஏனெனில் இது மேற்பரப்பின் பிக்மெண்ட்களைப் பதிலளிக்காமல் உட்பரப்பின் திசுக்களுடன் தொடர்பு கொள்ளுகிறது.
RGB மற்றும் IR தரவுகளை இணைத்து, RGB-IR சென்சார்கள் மக்கள் தொகை偏见த்தை குறைக்கின்றன. IR சேனல் அனைத்து தோல் நிறங்களில் முக அடையாளங்களை (எடுத்துக்காட்டாக, கண் குழிகள், நாக்குகள்) ஒரே மாதிரியான கண்டுபிடிப்பை உறுதி செய்கிறது, அதற்கான RGB சேனல் சிறிய பொருத்தத்திற்கு நிறத்தின் பின்னணி சேர்க்கிறது. 2023ல் பைஒமெட்ரிக்ஸ் இன்ஸ்டிடியூட் மேற்கொண்ட ஆய்வு, RGB-IR உயிரியல் கேமராக்கள் RGB-மட்டுமே உள்ள அமைப்புகளுடன் ஒப்பிடும்போது, கறுப்பு தோல் நிறங்களுக்கு பொய்யான மறுக்கல் விகிதங்களை 40% வரை குறைத்ததாக கண்டறிந்தது.
4. உயிரியல் முறைமைகளில் பல்துறை திறன்
உயிரியல் அடையாளம் அமைப்புகள் அதிகமாக பல-மாதிரிப் பரிசோதனையை (எ.கா., முக அடையாளத்தை கண்ணின் அச்சிடுதல் அல்லது விரல் அடையாளம் கண்டறிதலுடன் இணைத்தல்) மேம்பட்ட பாதுகாப்புக்காகப் பயன்படுத்துகின்றன. RGB-IR சென்சார்கள் இதற்காக தனித்துவமாக பொருத்தமாக உள்ளன, ஏனெனில் அவை பல மாதிரிகளை ஆதரிக்கின்றன:
• முகம் அடையாளம் காணுதல்: நிறம் பொருத்தத்திற்கு RGB, 3D வடிவ வரைபடத்திற்கு IR.
• ஐரிஸ் ஸ்கேனிங்: IR ஒளி கண்களின் அழுத்தத்தை ஏற்படுத்தாமல் ஐரிஸ் இன் தனித்துவமான வடிவங்களை வெளிச்சமாக்குகிறது.
• வயிற்றின் அடையாளம்: நெருங்கிய-ஐஆர் தோலை ஊடுருவி கையோ அல்லது விரல்களில் உள்ள வயிற்றின் வடிவங்களை பிடிக்கிறது.
இந்த பல்துறை தன்மை தனித்தனியான சென்சார்களை தேவையற்றதாக மாற்றுகிறது, இது உபகரண செலவுகளை குறைக்கிறது மற்றும் ஸ்மார்ட்போன்கள் அல்லது கதவுப் படிக்கையாளர்களைப் போன்ற சுருக்கமான சாதனங்களில் ஒருங்கிணைப்பை எளிதாக்குகிறது.
5. மொபைல் மற்றும் IoT சாதனங்களுக்கான சக்தி திறன்
மின்சாரத்தால் இயக்கப்படும் சாதனங்களுக்கு (எ.கா., ஸ்மார்ட்போன்கள், அணிகலன்கள்) மின்சாரப் பயன்பாடு முக்கிய கவலையாக உள்ளது. RGB-IR சென்சார்கள் ஆற்றல் திறமையானவையாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன: அவை குறைந்த மின்சார IR LED களை (RGB கேமரிகள் குறைந்த ஒளியில் பயன்படுத்தும் பிரகாசமான விளக்குகளை ஒப்பிடுகையில்) பயன்படுத்துகின்றன மற்றும் ஒளி நிலைகளின் அடிப்படையில் RGB மற்றும் IR முறைமைகளுக்கு இடையே தற்காலிகமாக மாற முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, RGB-IR சென்சர் கொண்ட ஒரு ஸ்மார்ட்போன் இரவில் IR சேனலை மட்டுமே பயன்படுத்தும், RGB விளக்குகளை நம்பும் சாதனங்களை ஒப்பிடுகையில் பேட்டரி வாழ்நாளை 15% வரை நீட்டிக்கிறது.
RGB-IR சென்சார்களின் உண்மையான உலக பயன்பாடுகள் உயிரியல் அடையாளத்தில்
RGB-IR தொழில்நுட்பம் பல தொழில்களில் உயிரியல் கேமரா பயன்பாடுகளை மாற்றி அமைக்கிறது. மிகுந்த தாக்கம் உள்ள பயன்பாடுகளை ஆராய்வோம்:
1. ஸ்மார்ட்போன் மற்றும் அணியக்கூடிய அங்கீகாரம்
கன்ச்யூமர் எலக்ட்ரானிக்ஸ் துறை RGB-IR சென்சார்களை முதலில் ஏற்றுக்கொண்டுள்ளது. ஆப்பிள், சாம்சங் மற்றும் ஷியோமி ஆகியவற்றின் முன்னணி ஸ்மார்ட்போன்கள் RGB-IR அடிப்படையிலான முக அங்கீகாரத்தை (எ.கா., ஃபேஸ் ஐடி, சாம்சங் நாக்ஸ்) சாதனங்களை திறக்க, கட்டணங்களை அங்கீகரிக்க மற்றும் செயலிகளை பாதுகாக்க பயன்படுத்துகின்றன. இந்த அமைப்புகள் முழுமையாக இருட்டில் செயல்படுகின்றன, முகக்கவசங்கள் மூலம் மோசடி செய்யும் முயற்சிகளை எதிர்க்கின்றன மற்றும் RGB நிற தரவுகளைப் பயன்படுத்தி AR அம்சங்களுடன் இணைந்து செயல்படுகின்றன (எ.கா., அனிமோஜி).
ச்மார்ட்வாட்ச்கள் போன்ற அணிகலன்கள் உயிரியல் அளவீட்டிற்காக RGB-IR சென்சார்களைப் பயன்படுத்துகின்றன: எடுத்துக்காட்டாக, ஆப்பிள் வாட்சின் ECG செயலி இரத்த ஓட்டத்தை கண்டறிய IR ஐ RGB உடன் இணைக்கிறது, இதற்கிடையில் ஃபிட்பிட் இன் அடையாளத்தை உறுதிப்படுத்தும் அம்சம் RGB-IR முக அடையாளத்தைப் பயன்படுத்தி ஆரோக்கிய தரவுகளை பாதுகாக்கிறது.
2. அணுகல் கட்டுப்பாடு மற்றும் உடல் பாதுகாப்பு
வணிக மற்றும் தொழில்துறை சூழல்களில், RGB-IR உயிரியல் கேமராக்கள் பாரம்பரிய விசைப்பலகைகள் மற்றும் PIN களை மாற்றுகின்றன. அலுவலக கட்டிடங்கள், தரவுத்தள மையங்கள் மற்றும் உற்பத்தி வசதிகள் இந்த கேமராக்களை பயன்படுத்துகின்றன:
• கதவுக்கான அணுகல் கட்டுப்பாடு: ஊழியர்கள் முகம் அடையாளம் காண்பதன் மூலம் நேரத்தில் அங்கீகரிக்கப்படுகிறார்கள், கறுப்பான வெளிச்சத்தில் உள்ள லாபிகள் அல்லது வெளிப்புற நுழைவாயில்களில் கூட.
• விருந்தினர் மேலாண்மை: கேமராக்கள் அடையாள உறுதிப்படுத்தலுக்காக RGB புகைப்படங்களை மற்றும் உயிரியல் சோதனைகளுக்காக IR தரவுகளை பிடிக்கின்றன, அனுமதிக்கப்பட்ட விருந்தினர்கள் மட்டுமே உள்ளே வருவதை உறுதி செய்கின்றன.
• சுற்றுப்புற பாதுகாப்பு: RGB-IR கேமராக்கள் 24/7 கட்டுப்படுத்தப்பட்ட பகுதிகளை கண்காணிக்கின்றன, RGB மற்றும் IR இயக்க மாதிரிகளை ஒப்பிட்டு மனிதர்கள் மற்றும் பொய் எச்சரிக்கைகளை (எடுத்துக்காட்டாக, விலங்குகள், நிழல்கள்) வேறுபடுத்துகின்றன.
ஹனிவெல் நிறுவனத்தினால் மேற்கொள்ளப்பட்ட ஒரு வழக்கு ஆய்வு, RGB-IR அணுகல் கட்டுப்பாட்டைப் பயன்படுத்தும் ஒரு லாஜிஸ்டிக்ஸ் களஞ்சியம் அனுமதியின்றி உள்ளீடுகளை 90% குறைத்தது மற்றும் நிர்வாக செலவுகளை (இழந்த விசைப்பதிக்களை மாற்றுவது) 60% குறைத்தது.
3. பொது பாதுகாப்பு மற்றும் சட்ட அமலாக்கம்
சட்ட அமலாக்க அமைப்புகள் கூட்டத்தை கண்காணிக்க, சந்தேக நபர்களை அடையாளம் காண, மற்றும் எல்லை கட்டுப்பாட்டிற்காக RGB-IR உயிரியல் கேமராக்களை பயன்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக:
• விமான நிலைய பாதுகாப்பு: RGB-IR கேமராக்கள் பயணிகளின் முகங்களை பாஸ்போர்ட் புகைப்படங்களுக்கு ஒப்பிடுகின்றன, கூட்டமான, மாறுபட்ட ஒளி உள்ள டெர்மினல்களில் கூட.
• குற்றம் தடுப்பு: பொதுப் பகுதிகளில் நிறுவப்பட்ட கேமராக்கள் இரவு சந்தேகத்திற்குரிய செயல்களை கண்டறிய IR ஐப் பயன்படுத்துகின்றன மற்றும் விசாரணைகளுக்கான அடையாள விவரங்களை (எ.கா., உடை நிறம்) பிடிக்க RGB ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
Interpol-ன் 2024 அறிக்கையில் RGB-IR உயிரியல் அடையாளம் பார்வை குறைந்த ஒளி சூழ்நிலைகளில் பாரம்பரிய CCTV-க்கு ஒப்பிடுகையில் 30% அதிக சந்தேகங்களை அடையாளம் காண உதவியது என்று குறிப்பிட்டுள்ளது.
4. வாகன உயிரியல் அடையாளம்
கார் தொழில்நுட்பம் ஓட்டுனர் அங்கீகாரம் மற்றும் பாதுகாப்பிற்காக வாகனங்களில் RGB-IR சென்சார்களை ஒருங்கிணைக்கிறது. நவீன கார்கள் இந்த சென்சார்களை பயன்படுத்துகின்றன:
• முகம் அடையாளம் காண்பதன் மூலம் கதவுகளை திறந்து, இயந்திரத்தை தொடங்குங்கள், விசைகள் அல்லது ஃபோப்களை மாற்றுங்கள்.
• ஓட்டுனரின் தூக்கம் கண்காணிக்க: IR கண்கள் மூடுதல் மற்றும் தலை நிலையை கண்டறிகிறது, RGB முகத்தின் வெளிப்பாடுகளை (எ.கா., யோசனைகள்) கண்காணித்து ஓட்டுனர்களுக்கு எச்சரிக்கையளிக்கிறது.
• அனுபவங்களை தனிப்பயனாக்கவும்: அமைப்பு RGB-IR தரவின் மூலம் ஓட்டுனரை அடையாளம் காண்கிறது மற்றும் இருக்கை நிலை, வெப்பநிலை மற்றும் தகவல் மற்றும் பொழுதுபோக்கு விருப்பங்களை தானாகவே சரிசெய்கிறது.
டெஸ்லாவின் மாடல் எஸ் மற்றும் மெர்சிடீஸ்-பென்சின் EQS ஆகியவை இந்த அம்சங்களுக்கு RGB-IR உயிரியல் அடையாளங்களைப் பயன்படுத்தும் வாகனங்களில் உள்ளன.
5. சுகாதாரம் மற்றும் நோயாளி அடையாளம்
ஆரோக்கியத்தில், சரியான நோயாளி அடையாளம் காணுதல் மருத்துவ பிழைகளை தவிர்க்க மிகவும் முக்கியமாகும். RGB-IR உயிரியல் அடையாளம் காணும் கேமராக்கள் மருத்துவமனைகள் மற்றும் மருத்துவமனைகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன:
• சேக்கில் நோயாளி அடையாளங்களை சரிபார்க்கவும், தவறான நோய்குறிப்பு அல்லது தவறான சிகிச்சை ஏற்படும் ஆபத்தை குறைக்கவும்.
• மருத்துவ பதிவுகளுக்கு பாதுகாப்பான அணுகல்: ஊழியர்கள் முகம் அடையாளம் காண்பதன் மூலம் அங்கீகாரம் பெறுகிறார்கள், HIPAA மற்றும் GDPR உடன் இணக்கமாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறார்கள்.
• தொலைவில் நோயாளிகளை கண்காணிக்கவும்: IR தரவுகள் முக்கிய அடையாளங்களை (எ.கா., இதய அடிக்குகள்) கண்காணிக்க while RGB காட்சி அறிகுறிகளை (எ.கா., தோல் சிவப்பு) தொலைமருத்துவ ஆலோசனைகளுக்காகப் பிடிக்கிறது.
A 2023 பைலட் ஜான்ஸ் ஹாப்கின்ஸ் மருத்துவமனையில் RGB-IR நோயாளி அடையாளம் அடிப்பது அடையாள குழப்பங்களை 75% குறைத்தது.
சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால போக்குகள்
RGB-IR சென்சார்கள் முக்கியமான நன்மைகளை வழங்குவதற்குப் போதுமான சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன, அவற்றைப் பராமரிக்க தொழில்துறை தலைவர்கள் வேலை செய்கிறார்கள்:
• செலவு: RGB-IR சென்சார்கள் ஒற்றை முறை சென்சார்களைவிட அதிக செலவானவை, ஆனால் உற்பத்தி அளவுகள் அதிகரிக்கும்போது விலைகள் குறைந்து வருகின்றன (2022 முதல் 25% குறைந்தது).
• அளவீடு: RGB மற்றும் IR தரவுகளுக்கிடையில் ஒத்திசைவு உறுதி செய்வது துல்லியமான அளவீட்டை தேவைப்படுத்துகிறது, இது உற்பத்திக்கு சிக்கல்களை சேர்க்கலாம்.
• தனியுரிமை கவலைகள்: உயிரியல் தரவுகள் உணர்ச்சிமிக்கவை, எனவே RGB-IR சென்சார்களைப் பயன்படுத்தும் அமைப்புகள் CCPA மற்றும் GDPR போன்ற விதிமுறைகளைப் பின்பற்ற வேண்டும், குறியாக்கம் மற்றும் தரவுப் பின்வட்டம் உட்பட.
எதிர்காலத்தை நோக்கி, RGB-IR இன் உயிரியல் அடையாளத்தில் மூன்று போக்குகள் வடிவமைக்கப்படும்:
1. ஐஐ ஒருங்கிணைப்பு: இயந்திரக் கற்றல் அல்காரிதங்கள் RGB-IR தரவுப் பகுப்பாய்வை மேம்படுத்தும், புதிய மோசடி தொழில்நுட்பங்களுக்கு நேரடி uyirppum அளவீட்டிற்கு அனுமதிக்கும் மற்றும் முன்னணி பாகுபாட்டை மேலும் குறைக்கும்.
2. மினியூட்டரேஷன்: சிறிய RGB-IR சென்சார்கள் மேலும் சுருக்கமான சாதனங்களில், உதாரணமாக ஸ்மார்ட் கண்ணாடிகள் மற்றும் IoT சென்சார்கள், ஒருங்கிணைக்கப்படும்.
3. பல்வேறு ஸ்பெக்ட்ரம் விரிவாக்கம்: எதிர்கால சென்சார்கள் கூடுதல் ஸ்பெக்ட்ரங்களை (எ.கா., மிட்-ஐஆர்) சேர்க்கலாம், மேலும் வலுவான உயிரியல் கண்டறிதல் மற்றும் உயிரியல் பொருத்தத்திற்கு.
தீர்வு
RGB-IR சென்சார்கள் உயிரியல் கேமராக்களுக்கு வெறும் incremental மேம்பாடு அல்ல - அவை பாரம்பரிய அமைப்புகளின் மிகப்பெரிய கட்டுப்பாடுகளை எதிர்கொள்ளும் மாற்று தொழில்நுட்பமாகும்: ஒளி சார்பு, போலி தாக்குதலுக்கு உள்ளாக்கம், மற்றும் மக்கள் தொகை偏见. காட்சி மற்றும் இன்ஃப்ராரெட் படங்களை இணைத்து, அவை 24/7 நம்பகத்தன்மை, மேம்பட்ட பாதுகாப்பு, மற்றும் நுகர்வோர், வர்த்தக, மற்றும் தொழில்துறை பயன்பாடுகளில் பல்துறை திறனை வழங்குகின்றன. செலவுகள் குறைவாகும் மற்றும் AI ஒருங்கிணைப்பு முன்னேறுவதால், RGB-IR சென்சார்கள் உயிரியல் அங்கீகாரத்திற்கு தரநிலையாக மாறும், எங்கள் சாதனங்கள், இடங்கள், மற்றும் சேவைகளை பாதுகாப்பான மற்றும் வசதியானதாக மாற்றும்.
நீங்கள் RGB-IR உயிரியல் கேமராக்களை உங்கள் தயாரிப்பு அல்லது வசதியில் ஒருங்கிணைக்க விரும்பினால், இன்று எங்கள் நிபுணர்களின் குழுவை தொடர்பு கொள்ளுங்கள். உங்கள் பாதுகாப்பு மற்றும் செயல்திறன் தேவைகளை பூர்த்தி செய்ய சரியான சென்சார் தொழில்நுட்பத்தை தேர்வு செய்ய நாங்கள் உங்களுக்கு உதவுவோம்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat