O’zbekiston xalqaro islom akademiyasi «islom iqtisodiyoti va xalqaro munosabatlar» fakulteti

Ruxsat berish va tasvir sifati  - piksellar sonini va yorug'lik kabi boshqa sifat omillari tasvirlarni tizim tomonidan ozroq yoki kamroq aniq aniqlanishiga olib keladi.

Shuningdek, o'quv ma'lumotlari atrofida aniq fikrlar mavjud   - bu shaxsni tanib olish uchun mashinada o'rganish modelini ishlab chiqish uchun ishlatiladigan dastlabki ma'lumotlar, ko'pincha "o'qitish" modeli deb nomlanadi. Bu odatda model tomonidan "o'rganishi" mumkin bo'lgan inson tomonidan belgilab qo'yilgan rasm yoki xususiyatlar to'plamidir. Bu erda qo'shimcha fikrlar tasvirlarning qanchalik vakili ekanligini va tarafkashlik xavfini o'z ichiga oladi  - agar o'quvchilarning  bir guruhi o'qish ma'lumotlarida / vakili ostida bo'lsa, tizim ularni tanib olishda yaxshiroq / yomonroq bo'lishi mumkin.

Joylashtirish

Shaxsni tanib olish tizimlari turli xil muhitda yoki stsenariylarda ishlatilishi mumkin - masalan, aeroportlarda, barlarda yoki ko'chalarda. Buni tizimni joylashtirish  deb atash mumkin  . Ushbu turli xil joylashuvlar haqida o'ylashning ba'zi usullari:

• 
   Haqiqatdan keyin jonli va to'g'ridan-to'g'ri  tasvirlar - "jonli" tarzda ishlov beriladimi, bu biz real vaqtni nazarda tutamiz, ammo keyingi nuqtada natijalarni ishlatish usulini o'zgartirishi mumkin va shaffoflik va fuqarolik erkinliklari uchun ta'sir qilishi mumkin. Masalan, shaxsni "jonli" tanib olish texnologiyasi darhol choralar ko'rilishiga olib kelishi mumkin, aksincha tarixiy tasvirlarda shaxsni tanib olish, masalan, kechagi CCTV, odamlar o'z imidjlari qanday qayta ishlanayotganidan xabardor bo'ladimi degan savollarni tug'dirishi mumkin.
  
•