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अमूर्त

डीप लर्निंग और फेशियल रिकॉग्निशन सुविधाओं का उपयोग करके कार्ड रहित एटीएम

साहिल बजाज, सुमित दावड़ा, प्रदन्या जाधव, रसिका शिरुडे

ऑटोमेटेड टेलर मशीन (एटीएम) का उपयोग अब दैनिक जीवन में विभिन्न उपयोगकर्ताओं द्वारा लेनदेन के लिए किया जाता है, क्योंकि यह बहुत सुविधाजनक है। एटीएम की मदद से अब बैंकिंग आसान हो गई है। लेकिन एटीएम में बहुत सारे फ्रॉड हो रहे हैं। इसलिए इन एटीएम को अधिक सुरक्षा प्रदान करने की आवश्यकता है। प्रस्तावित प्रणाली Haar Cascade & CNN, एक विश्लेषणात्मक सेवा के माध्यम से वास्तविक समय का पता लगाने और वास्तविक दुनिया की मुठभेड़ प्रदान करती है। सॉफ्टवेयर सभी की तस्वीरें लेने से शुरू होता है और विवरण को डेटाबेस में रखता है। प्रस्तावित गतिविधि डिफ़ॉल्ट पहचान प्रणाली के साथ काम करती है। विधि में तीन चरण होते हैं, पहला है छवि से चेहरे का पता लगाना, और दूसरा है जीवंतता का पता लगाने के लिए अभिव्यक्ति पहचान के उद्देश्य से चेहरे के सभी विवरण प्राप्त करना। कैमरा छवि से अलग सबसे उपयोगी विशेषताएं फीचर निष्कर्षण अनुभाग से निकाली जाती हैं, यह पता लगाने के लिए कि क्या सभी चेहरे के विवरण दिखाई दे रहे हैं। यह फीचर वेक्टर एक सक्रिय चेहरा प्रतिनिधित्व बनाता है। तीसरे चरण में हमारी फीचर पृष्ठभूमि यह पता लगाने के लिए डिज़ाइन की गई है कि एक ऑस्कुलेटेड चेहरा कैसा दिखता है