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Question

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Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : It uses principal component analysis to express each face as a weighted combination of basis images (the eigenvectors of the face-image covariance), and compares faces in this compressed space / यह मुख्य घटक विश्लेषण द्वारा प्रत्येक चेहरे को आधार चित्रों (चेहरा-चित्र सहप्रसरण के आइगेनवेक्टरों) के भारित संयोजन के रूप में व्यक्त करता है, और इस संपीड़ित समष्टि में चेहरों की तुलना करता है

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Detailed Solution

सही उत्तर It uses principal component analysis to express each face as a weighted combination of basis images (the eigenvectors of the face-image covariance), and compares faces in this compressed space / यह मुख्य घटक विश्लेषण द्वारा प्रत्येक चेहरे को आधार चित्रों (चेहरा-चित्र सहप्रसरण के आइगेनवेक्टरों) के भारित संयोजन के रूप में व्यक्त करता है, और इस संपीड़ित समष्टि में चेहरों की तुलना करता है है।

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Question:

An AI-based face-matching tool used by a forensic lab is described as using the "eigenface" method. Which statement correctly describes how this classical method represents a face? / फोरेंसिक प्रयोगशाला द्वारा प्रयुक्त एआई-आधारित चेहरा-मिलान उपकरण "आइगेनफेस" विधि का उपयोग करने वाला बताया गया है। यह चिरप्रतिष्ठित विधि चेहरे को कैसे निरूपित करती है, इस बारे में कौन-सा कथन सही है?

1.
It stores every training photograph pixel-for-pixel and compares new faces by exact pixel matching / यह प्रत्येक प्रशिक्षण छायाचित्र को पिक्सेल-दर-पिक्सेल संग्रहीत करता है और नए चेहरों की तुलना यथार्थ पिक्सेल मिलान से करता है
2.
It uses principal component analysis to express each face as a weighted combination of basis images (the eigenvectors of the face-image covariance), and compares faces in this compressed space / यह मुख्य घटक विश्लेषण द्वारा प्रत्येक चेहरे को आधार चित्रों (चेहरा-चित्र सहप्रसरण के आइगेनवेक्टरों) के भारित संयोजन के रूप में व्यक्त करता है, और इस संपीड़ित समष्टि में चेहरों की तुलना करता है
3.
It measures only the distance between the eyes and ignores all other facial information / यह केवल आँखों के बीच की दूरी मापता है और अन्य सभी चेहरे की सूचना की उपेक्षा करता है
4.
It converts each face into a fingerprint pattern before comparison / यह तुलना से पहले प्रत्येक चेहरे को अंगुलि-चिह्न पैटर्न में बदल देता है

Correct Answer: It uses principal component analysis to express each face as a weighted combination of basis images (the eigenvectors of the face-image covariance), and compares faces in this compressed space / यह मुख्य घटक विश्लेषण द्वारा प्रत्येक चेहरे को आधार चित्रों (चेहरा-चित्र सहप्रसरण के आइगेनवेक्टरों) के भारित संयोजन के रूप में व्यक्त करता है, और इस संपीड़ित समष्टि में चेहरों की तुलना करता है

The eigenface approach (Turk and Pentland, 1991) applies PCA to a training set of face images; the leading eigenvectors ("eigenfaces") span a low-dimensional face space, and recognition is done by projecting a probe face into that space and finding the nearest stored projection. / आइगेनफेस दृष्टिकोण (टर्क और पेंटलैंड, 1991) चेहरा-चित्रों के प्रशिक्षण समुच्चय पर पीसीए लागू करता है; अग्रणी आइगेनवेक्टर ("आइगेनफेस") एक निम्न-विमीय चेहरा-समष्टि का विस्तार करते हैं, और पहचान जाँच-चेहरे को उस समष्टि में प्रक्षेपित करके निकटतम संग्रहीत प्रक्षेपण खोजकर की जाती है। It does not do exact pixel matching, does not reduce a face to one measurement, and has nothing to do with fingerprints. / यह यथार्थ पिक्सेल मिलान नहीं करता, चेहरे को एक माप तक सीमित नहीं करता, और अंगुलि-चिह्नों से इसका कोई संबंध नहीं है।

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