त्वचा का पता लगाने वाले परिदृश्यों की विशिष्टता कैमरा मॉड्यूल के अनुकूलित उन्नयन को प्रेरित करती है

जब कैमरा मॉड्यूल को पेशेवर त्वचा पहचान परिदृश्यों में लागू किया जाता है, तो उनकी भूमिका "सामान्य छवि कैप्चर घटकों" से "परिदृश्य - विशिष्ट डेटा प्रविष्टि बिंदु" में बदल जाती है। मीटू ईव वी का कैमरा मॉड्यूल उपभोक्ता ग्रेड कैमरों का एक साधारण अनुकूलन नहीं है, बल्कि त्वचा का पता लगाने की तीन मुख्य जरूरतों को लक्षित करने वाला एक व्यापक अनुकूलित अपग्रेड है: "पर्यावरणीय विशिष्टता, डेटा व्यावसायिकता और परिणाम विश्वसनीयता"। "परिदृश्य संचालित उन्नयन" का यह तर्क पेशेवर त्वचा पहचान उत्पादों और कैमरा मॉड्यूल के बीच संबंध का मूल है।

1. नियंत्रित जांच वातावरण में मॉड्यूल और लाइट सिस्टम के बीच अनुकूलित "सहयोगात्मक अंशांकन"

पेशेवर त्वचा का पता लगाने के लिए परिवेशी प्रकाश के हस्तक्षेप से बचने की आवश्यकता होती है, इसलिए मीटू ईव वी को "प्रकाश ढाल के अंदर बंद पहचान वातावरण" के साथ डिज़ाइन किया गया है। हालाँकि, बंद वातावरण में कैमरा मॉड्यूल को "विशिष्ट प्रकाश स्रोतों के सहयोग से काम करने" की भी आवश्यकता होती है - सामान्य कैमरों की वर्णक्रमीय प्रतिक्रिया सीमा और सफेद संतुलन अंशांकन ज्यादातर प्राकृतिक परिवेश प्रकाश पर लक्षित होते हैं। यदि सीधे बंद प्रकाश स्रोतों के तहत उपयोग किया जाता है, तो रंग विचलन होने की संभावना है (उदाहरण के लिए, त्वचा के रंग के तापमान को बहुत ठंडा या बहुत गर्म समझना)। इसे संबोधित करने के लिए, मीटू ईव वी का कैमरा मॉड्यूल "प्रकाश स्रोत सहयोगात्मक अंशांकन" से गुजरा है: एक तरफ, मॉड्यूल के सेंसर की वर्णक्रमीय प्रतिक्रिया रेंज विशेष रूप से डिवाइस में निर्मित 6 प्रकार के प्रकाश स्रोतों (आरजीबी सफेद रोशनी, ध्रुवीकृत रोशनी, लकड़ी के लैंप इत्यादि) से मेल खाती है। विशेष रूप से, 365nm लकड़ी के लैंप और 405nm पराबैंगनी रोशनी के संकीर्ण -बैंड UV प्रकाश के लिए, विशिष्ट तरंग दैर्ध्य बैंड के लिए सेंसर की संवेदनशीलता को "यूवी प्रकाश के तहत त्वचा चयापचय जानकारी" (जैसे पोर्फिरिन प्रतिदीप्ति प्रतिक्रिया) की सटीक कैप्चर सुनिश्चित करने के लिए अनुकूलित किया गया है। दूसरी ओर, मॉड्यूल के श्वेत संतुलन पैरामीटर "प्रकाश स्रोत विशिष्ट अंशांकन" से गुजरे हैं: वे आरजीबी सफेद प्रकाश मोड में डी65 प्राकृतिक रंग तापमान से मेल खाते हैं और ध्रुवीकृत प्रकाश मोड में "तेल फ़िल्टरिंग के बाद बनावट इमेजिंग" के लिए अनुकूलित हैं, प्रकाश स्रोत स्विचिंग के कारण होने वाले रंग असंतुलन से बचते हैं और बाद के एल्गोरिदमिक विश्लेषण के लिए एक एकीकृत बेंचमार्क प्रदान करने के लिए विभिन्न प्रकाश स्रोतों के तहत पहचान डेटा की "रंग स्थिरता" बनाए रखते हैं।

2. स्किन माइक्रो{{1}फीचर डिटेक्शन के लिए मॉड्यूल के "परिदृश्य{2}}विशिष्ट कार्यात्मक अनुकूलन" ड्राइव की आवश्यकता है​

त्वचा का पता लगाने का मूल "नग्न आंखों के लिए अदृश्य सूक्ष्म विशेषताओं की पहचान करना" है, जैसे कि 50 माइक्रोन से छोटी महीन रेखाएं, 0.1 मिमी - स्तर के छिद्र अंतर, और त्वचा की सतह के नीचे छिपे हुए धब्बे। ये आवश्यकताएं सामान्य कैमरों की "दैनिक शूटिंग सटीकता" से कहीं अधिक हैं, जिससे मॉड्यूल को परिदृश्य {{5}विशिष्ट कार्यात्मक अनुकूलन से गुजरना पड़ता है। मीटू ईव वी का कैमरा मॉड्यूल दो पहलुओं में सफलता हासिल करता है: पहला, "विस्तार रिज़ॉल्यूशन अनुकूलन" - 16 मेगापिक्सेल उच्च रिज़ॉल्यूशन के अलावा, मॉड्यूल एकल पिक्सेल के फोटोसेंसिटिव क्षेत्र को बढ़ाने के लिए "पिक्सेल बिनिंग तकनीक" का भी उपयोग करता है, रिज़ॉल्यूशन सुनिश्चित करते हुए शोर को कम करता है। उदाहरण के लिए, "छिपे हुए स्थानों" का पता लगाते समय, सामान्य कैमरे शोर के कारण स्पॉट सिग्नल को छुपा सकते हैं, जबकि अनुकूलित मॉड्यूल "त्वचा की सतह के नीचे वर्णक संचय में कमजोर अंतर" को स्पष्ट रूप से पकड़ सकता है। दूसरा, "फ़ीचर रिकग्निशन अनुकूलन" - मॉड्यूल का इमेज सिग्नल प्रोसेसर (आईएसपी) त्वचा की विशेषताओं के लिए अनुकूलित और कैलिब्रेट किया गया है, जो "टेक्सचर एज डिटेक्शन" और "रंग अंतर भेद" जैसे एल्गोरिदम को बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, "तेल वितरण" का विश्लेषण करते समय, आईएसपी "सामान्य त्वचा प्रतिबिंब" और "अत्यधिक तेल" के बीच सटीक रूप से अंतर कर सकता है, जिससे दोनों के बीच भ्रम की स्थिति से बचा जा सके। यह "हार्डवेयर + एल्गोरिदम" परिदृश्य-विशिष्ट अनुकूलन मॉड्यूल को सामान्य छवियों को आउटपुट करने के बजाय छवियों से "प्रभावी पहचान सुविधाओं को निकालने" की अनुमति देता है।

3. डेटा विश्वसनीयता का पता लगाने के लिए आवश्यकताएँ मॉड्यूल के अनुकूलित "अंशांकन तंत्र" को प्रेरित करती हैं​

पेशेवर त्वचा पहचान उपकरणों को लंबे समय तक डेटा सटीकता बनाए रखने और उपयोग की अवधि या पर्यावरणीय परिवर्तनों के कारण होने वाले पहचान विचलन से बचने की आवश्यकता होती है। इसके लिए आवश्यक है कि कैमरा मॉड्यूल में "अंशांकन योग्य और उच्च{{1}स्थिरता" विशेषताएँ हों - सामान्य उपभोक्ता श्रेणी के कैमरों को बार-बार अंशांकन की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन मीटू ईव वी का मॉड्यूल विशेष रूप से "अंशांकन बोर्ड तंत्र" से मेल खाता है (एक अंशांकन बोर्ड पैकेजिंग सूची में शामिल है)। यह अनुकूलित अंशांकन तर्क दो पहलुओं में परिलक्षित होता है: पहला, "डिलीवरी से पहले पूर्व अंशांकन" - प्रत्येक डिवाइस का कैमरा मॉड्यूल फैक्ट्री छोड़ने से पहले एक अंशांकन बोर्ड के माध्यम से "पिक्सेल सटीकता, फोकस विचलन और रंग प्रजनन" के व्यक्तिगत अंशांकन से गुजरता है, जिससे एक ही मॉडल के उपकरणों में लगातार मॉड्यूल प्रदर्शन सुनिश्चित होता है। दूसरा, "उपयोग के दौरान नियमित अंशांकन" - उपयोग की अवधि के बाद (उदाहरण के लिए, हर 3 महीने में), उपयोगकर्ता अंशांकन बोर्ड का उपयोग करके मॉड्यूल को फिर से अंशांकन कर सकते हैं: अंशांकन बोर्ड को डिटेक्शन स्थिति पर रखें, और कैमरा अंशांकन बोर्ड की छवियों को स्वचालित रूप से "लेंस विरूपण और फोकस ऑफसेट" जैसे मुद्दों को ठीक करने के लिए कैप्चर करता है, जिससे लेंस पहनने और तापमान परिवर्तन के कारण होने वाली पहचान त्रुटियों से बचा जा सके। "अंशांकन तंत्र + मॉड्यूल अनुकूलन" का यह डिज़ाइन कैमरा मॉड्यूल को पेशेवर उपकरणों की सख्त "डेटा विश्वसनीयता" आवश्यकताओं को पूरा करते हुए, लंबे समय तक स्थिर पहचान सटीकता बनाए रखने की अनुमति देता है।

4. बहु-आयामी जांच परिदृश्य मॉड्यूल के अनुकूलित "सहयोग तर्क" को बढ़ावा देते हैं​

मीटू ईव वी को एक साथ बहु-आयामी डेटा जैसे "2डी बनावट, 3डी रूपरेखा और यूवी मेटाबोलिज्म" प्राप्त करने की आवश्यकता है। इसके लिए न केवल कई कैमरों के बीच श्रम के विभाजन की आवश्यकता होती है, बल्कि मॉड्यूल में "परिदृश्य आधारित सहयोग तर्क" - होना भी आवश्यक होता है, सामान्य बहु - कैमरा उपकरणों का सहयोग ज्यादातर "शूटिंग के दौरान लेंस स्विचिंग" होता है, जबकि इस डिवाइस का मॉड्यूल सहयोग "सिंक्रोनस संग्रह और डेटा पूरकता" होता है। उदाहरण के लिए, संपूर्ण पता लगाने की प्रक्रिया के दौरान, 5 कैमरे और 6 प्रकार के प्रकाश स्रोत समकालिक रूप से काम करते हैं: 3डी संरचित प्रकाश कैमरा तेजी से एक त्वचा 3डी मॉडल का निर्माण करता है, 2डी कैमरे क्रमशः "प्राकृतिक प्रकाश, ध्रुवीकृत प्रकाश और यूवी प्रकाश" के तहत छवियों को कैप्चर करते हैं, और मॉड्यूल आंतरिक रूप से एक अनुकूलित डेटा ट्रांसमिशन प्रोटोकॉल के माध्यम से एकीकरण के लिए सीपीयू (क्वालकॉम 660 * 3) में मल्टी{13}चैनल छवि डेटा प्रसारित करता है, "मल्टी{16}}आयामी से बचता है डेटा ट्रांसमिशन में देरी के कारण डेटा मिसलिग्न्मेंट" (उदाहरण के लिए, 3D मॉडल को 2D बनावट के साथ सटीक रूप से मिलान करने में असमर्थता)। इस सहयोग तर्क का अनुकूलन अनिवार्य रूप से कैमरा मॉड्यूल को "एकल छवि कैप्चर" से "बहु-आयामी डेटा एकीकरण प्रविष्टि" में अपग्रेड करता है, यह सुनिश्चित करता है कि डिवाइस एक समय में "3डी + 2डी, सतह + गहरी परतों" का संपूर्ण त्वचा डेटा आउटपुट कर सकता है और पेशेवर पहचान की "व्यापकता" आवश्यकता को पूरा कर सकता है।

मीटू ईव वी के मामले से, यह देखा जा सकता है कि पेशेवर त्वचा पहचान उत्पादों और कैमरा मॉड्यूल के बीच संबंध "परिदृश्य को विपरीत दिशा में मॉड्यूल विकास को चलाने की आवश्यकता है" की एक प्रक्रिया है: त्वचा का पता लगाने की विशिष्टता (बंद वातावरण, सूक्ष्म - फ़ीचर पहचान, उच्च विश्वसनीयता) यह निर्धारित करती है कि मॉड्यूल एक सामान्य डिज़ाइन को नहीं अपना सकता है। इसके बजाय, इसे पेशेवर परिदृश्यों के लिए अनुकूलित वास्तव में "मुख्य घटक" बनने के लिए "प्रकाश स्रोत सहयोग, कार्यात्मक अनुकूलन, अंशांकन तंत्र और सहयोग तर्क" में अनुकूलित उन्नयन से गुजरना होगा। यह कनेक्शन मॉडल अन्य पेशेवर पहचान उपकरणों (जैसे मौखिक पहचान और बाल पहचान) के लिए कैमरा मॉड्यूल के डिजाइन के लिए एक संदर्भ भी प्रदान करता है - केवल परिदृश्य आवश्यकताओं में गहराई से जाकर हार्डवेयर घटक वास्तव में उत्पाद के मूल मूल्य को पूरा कर सकते हैं।