ස්මාර්ට්ෆෝන් සහ අන්තර්ජාලය සංවර්ධනය කිරීමත් සමඟ ජංගම ගෙවීමෙන් ජංගම ගෙවීම චීනයේ වේගවත්ම - වැඩෙන ගෙවීම් ක්රමය බවට පත්ව ඇත. QR කේත ගෙවීම, එන්එෆ්සී ගෙවීම් යනාදිය වැනි නව ගෙවීම් ක්රම මෑත වසරවලදී, කෘතිම බුද්ධි බුද්ධි, යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ සංවේදක සංවර්ධනය ක්රමයෙන් සංවර්ධනය කිරීම, ඇඟිලි සලකුණු ගෙවීම, මුහුණට ගෙවීම වැනි ජංගම ගෙවීම් සඳහා ජෛවමය තාක්ෂණය ද යොදා ඇත.
මෙම ලිපිය ප්රධාන වශයෙන් උත්පාදනය, සංවර්ධන ඉතිහාසය, වෙළඳපොලේ වත්මන් ප්රධාන ධාරාවේ නිෂ්පාදන, අනාගත ප්රවණතා සහ ඒ හා සම්බන්ධ යෝජනා හඳුන්වා දෙයි.
1. මුහුණ හඳුනාගැනීමේදී ආසනික් සංකල්ප
මුහුණු හඳුනාගැනීම ජෛවමිතික තාක්ෂණයකි ජෛවමිතික තාක්ෂණයකි. අදාළ තාක්ෂණයන් මාලාවක් භාවිතා කරයි. පළමුවෙන්ම, කැමත්රිකයින්ට මිනිස් මුහුණු අඩංගු රූප හෝ වීඩියෝ ප්රවාහ එකතු කළ හැකිය. එවිට, මිනිස් මුහුණු ස්වයංක්රීයව අනාවරණය කර ලුහුබැඳිය හැකිය. අවසාන වශයෙන්, මුහුණේ හඳුනාගැනීම සාක්ෂාත් කරගත හැකිය. මුහුණු හඳුනා ගැනීම ප්රධාන වශයෙන් පියවර තුනකට බෙදිය හැකිය: මුහුණ හඳුනා ගැනීම, මුහුණේ ලක්ෂණ නිස්සාරණය සහ මුහුණ ගැලපීම. මුහුණ හඳුනා ගැනීම ප්රධාන වශයෙන් පින්තූරවල හෝ වීඩියෝවල මුහුණු ඇති අතර පසුව ප්රමාණය, ස්ථානය සහ වෙනත් තොරතුරු රැස් කරයි. මුහුණේ ලක්ෂණ නිස්සාරණය යනු මුහුණු වල ප්රධාන ක්ෂේත්ර නිවැරදිව සොයා ගැනීමයි. ෆේස් ගැලපීම යනු දත්ත ගබඩාවේ මුහුණක් පවතිනවාද යන්න විනිශ්චය කිරීම සහ පසුව දත්ත සමුදායේ වඩාත්ම ගැලපෙන මුහුණ සොයා ගැනීමයි. මුහුණේ හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයේ දැවැන්ත ලක්ෂණය වන්නේ පුද්ගලික තොරතුරු කාන්දු වීම වළක්වා ගැනීම සහ එය නොවන සම්බන්ධතා ආකාරයකින් හඳුනා ගැනීමයි (පරිශීලකයින්ට උපාංගය කෙලින්ම සම්බන්ධ කර ගැනීමට අවශ්ය නොවේ).
මුහුණු හඳුනාගැනීම 2D ෆේස් හඳුනාගැනීම හා ත්රිමාණ මුහුණු හඳුනා ගැනීම මුහුණු වල විවිධ ප්රකාශන ආකෘති අනුව හඳුනාගත හැකිය. 2D මුහුණු හඳුනාගැනීම දීර් time කාලයක් තිස්සේ පර්යේෂණ කර ඇති බැවින් එහි ක්රමය සහ ක්රියාවලිය සාපේක්ෂව පරිණත වේ. කෙසේ වෙතත්, ගැඹුරු දත්ත නැතිවීම සඳහා එයට සීමාවන් ඇත. සැබෑ මුහුණ සම්පූර්ණයෙන්ම හඳුනාගත නොහැකිය. එබැවින්, අඩු පිළිගැනීමේ නිරවද්යතාවය, අඩු මුහුණු හඳුනාගැනීමේ නිරවද්යතාවය ආදිය වැනි ගැටළු තිබේ.
ත්රිමාණ මුහුණු හඳුනාගැනීම වර්ණය, වයනය, ගැඹුර වැනි දත්ත හා තොරතුරු ඇත. එබැවින් ත්රිමාණ මුහුණට ඇඹරීම පිළිගැනීමේ නිරවද්යතාවය සහ මුහුණ හඳුනාගැනීමේ නිරවද්යතාවය අනුව 2D ටස් හඳුනාගැනීමට වඩා වාසි ඇත.
වර්තමානයේදී බොහෝ විශ්ව විද්යාල, පර්යේෂණ ආයතන සහ විදේශයන්හි බොහෝ විශ්වවිද්යාල, යිටු, සංවේදී කාලය, මෙගාවී, ක්ලාස්වෝක් වැනි පර්යේෂණ කටයුතුවල නිරතව සිටින අතර, මහජන ආරක්ෂාව, පැමිණීම, බුද්ධිමත් ප්රවේශ පාලනය, මූල්ය හා ආරක්ෂාව සහ වෙනත් ක්ෂේත්ර.
2. මුහුණට ගෙවීමේ ඉතිහාසය සහ වර්තමාන තත්වය
සංවර්ධන ඉතිහාසය
ෆේස් ගෙවීම ප්රධාන වශයෙන් මුහුණේ හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය මත රඳා පවතී. ගෙවීම් ක්ෂේත්රයට මුහුණ පිළිගැනීම ආරම්භ වූයේ ෆින්ලන්තයේ ආරම්භයෙනි. 2013 ජූලි මාසයේදී Unikul යාත් පළමු මුහුණේ පිළිගැනීම - පදනම් වූ ගෙවීම් පද්ධතියක් දියත් කරන ලදී. පරීක්ෂා කරන විට පාරිභෝගිකයින්ට අවශ්ය වන්නේ මුදල් ලේඛනයේ POS තිරය මත කැමරාවට මුහුණ දීම පමණි. පද්ධතිය ස්වයංක්රීයව ඡායාරූපයක් ගනු ලැබේ, මුහුණ පරිලෝකනය කර දත්ත සමුදාය තුළ ගබඩා කර ඇති තොරතුරු සමඟ රූපය සංසන්දනය කරයි. මුහුණු තොරතුරු ගෙවීම් පද්ධතිය සමඟ ද එකවර සම්බන්ධ වේ. අනන්යතා තොරතුරු පෙන්වන විට, පාරිභෝගිකයින්ට සංදර්ශකය මත තහවුරු කළ හැකිය. සමස්ත ගනුදෙනු ක්රියාවලියම අවසන්. පසුව, එක්සත් ජනපදය, එක්සත් රාජධානිය සහ ජපානය වැනි රටවල් ද ගූගල් හි ගෙවීම් යෙදුම් හෑන්ක් නොමිලේ තමන්ගේම මුහුණ ගෙවීමේ පද්ධති දියත් කර තිබේ.
මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය අඛණ්ඩව වැඩිදියුණු කිරීමත් සමඟ අදාළ දේශීය ආයතන මුහුණත ගෙවීම් තාක්ෂණයේ පර්යේෂණ හා සංවර්ධනය හා වාණිජ ගවේෂණය සිදු කිරීමට පටන් ගෙන තිබේ. වර්තමානයේ, අලි, ටෙන්ස්ට්, සහ යුනියන්පේ එකිනෙකා සමඟ සහජීවවාදිය. අලි යනු මුහුණට ගෙවීමේ පුරෝගාමියා ය.
2015 දී එම්.ඒ යුන් ජර්මනියේ හැන්නොවර් ප්රදර්ශනයේදී මුහුණුවර තාක්ෂණය පෙන්නුම් කළේය.
2017 සැප්තැම්බර් මාසයේදී ඇලිපේ විසින් කෆ්සී හි සංකල්ප අවන්හලේ කේඑම්පේ අවන්හලේදී මුහුණ ගෙවීමක් දියත් කරන ලදී.
2018 දෙසැම්බර් මාසයේදී ඇලිපේ නිල වශයෙන් "ඩ්රැගන්ෆ්ලයි" ෆේස් ගෙවීම් නිෂ්පාදනය නිල වශයෙන් දියත් කළේය. රෝහල්, සුපිරි වෙළඳසැල්, ආපනශාලා, සන්නාම සිල්ලර වෙළඳසැල් සහ වෙනත් ස්ථානවල පරිශීලකයින්ට ෆේස් ගෙවීම් භාවිතා කළ හැකිය.
2019 අප්රියෙල් මාසයේදී "ඩ්රැගන්ෆ්ලයි 2.0" දියත් කරන ලදී. "ඩ්රැගන්ෆ්ලයි 2.0" යන්ත්රයේ සැහැල්ලුබව, මුහුණේ ආලෝකය සහ ගෙවීමේ ස්ථායිතාව වැඩි දියුණු කර ඇති අතර, ගෙවීමේ හැකියාව ඇති නමුත් සාමාජිකත්වයට සම්බන්ධ වීමේ ක්රියාකාරිත්වය ද හඳුන්වා දෙන ලදී. වාණිජ තරඟකරුවෙකු ලෙස ටෙන්ජන්ට් ද මුහුණ ගෙවීමේ සැකැස්ම වේගවත් කිරීමට පටන් ගත්තේය.
2018 දී වෙචැට් ෆේස් ගෙවීම් පද්ධතිය ප්රවර්ධනය කිරීමට හා භෞතික වෙළඳසැල්වල භාවිතා කිරීමට පටන් ගත්තේය.
2019 මාර්තු මාසයේදී, වේචැට්ගේ මුහුණ ගෙවීමේ උපකරණය "ගෙම්බා" නිල වශයෙන් දියත් කරන ලදී. එය සිය වෙළෙන්දන් රට පුරා ව්යාප්ත කිරීමට පටන් ගත්හ.
2019 අගෝස්තු මාසයේදී, වම් ස්කෑනරයක් සහ ද්විත්ව - ඒක පාර්ශවීය තිරයක් සහිත "WECHTHE FROG PRO" නිල වශයෙන් නිකුත් කරන ලදී.
ඉහත ආයතන දෙකට අමතරව, මුහුණට ගෙවීමේ ව්යාපාර සංවර්ධන අවස්ථා දැකීමෙන් පසුව යුනියන්පෙයියා ද ඒ සම්බන්ධ ව්යාපාර පැවැත්වීමට පටන් ගත්තේය.
2017 ජනවාරි මාසයේදී, යුනියන්පේට මුහුණ දීම, සිංගප්පූරු ෆින්ච් ෆින්ච් උළෙලේදී මුහුණේ පිළිගැනීම මත පදනම් වූ ගෙවීම් පද්ධතියක් පෙන්නුම් කළේය.
2019 ඔක්තෝම්බර් මාසයේදී යුනියන්පේ, කාර්මික හා වාණිජ බැංකුව, තැපැල් ඉතුරුම් බැංකුව සහ ප්රිටූ බැංකුවේ ආයතන 60 කට වැඩි ප්රමාණයක් එක්ව "ෆේස් ගෙවීම්" ගෙවීම් නිෂ්පාදනය එක්ව නිකුත් කරන ලදී.
2019 ඔක්තෝබර් මස අවසානයේදී, චයිනා යුනියන්පේ මර්චන්ට් සිය මුහුණට ගෙවීමේ පර්යන්තයේ "නිල් තල්මසා" මුදා හැරීමේ මුහුණ ගෙවීමේ මුහුණ ගෙවීමට සහ මුහුණට ගෙවීම වටහා ගනී. මුහුණට ගෙවීමට පෙර පරිශීලකයින්ට විවිධ මෙහෙයුම් පරිසරයන් ඇතුළත් කිරීමට පරිශීලකයින්ට තෝරා ගත හැකිය.
ව්යාපාර ක්රියාවලිය
මුහුණේ වර්තමාන ව්යාපාර ක්රියාවලීන් ප්රමිතිගත කර නොමැති බැවින්, විවිධ ආයතනවල යම් යම් වෙනස්කම් තිබේ. Alilat සහ Wechat වැටුප් මූලික වශයෙන් සමාන වේ. විස්තර පහත පරිදි වේ: පළමුව, පරිශීලකයින් ගෙවීම් සබැඳිය ඇතුළත් කර මුහුණේ ගෙවීම් ක්රමය තෝරන්න. ගුණාත්මක අවශ්යතා සපුරාලිය හැකි මුහුණු එකතු කිරීම සඳහා පරිශීලකයින් යෙදුම් භාවිතා කරයි. ඊට පසු, පරිශීලකයින් අලිපේ (හෝ වේහන) සමඟ බැඳී ඇති ජංගම දුරකථන අංකය ඇතුළත් කරයි. ආරක්ෂක තීරණයට අනුව - නොපැහැදිලි පද්ධතිය (හෝ WeChat) මුහුණට ගෙවීමක් කිරීම, ඇතුළත් කළ යුතු ජංගම දුරකථන අංක ගණන වෙනස් විය හැකිය. පරිශීලකයින් සමහර වෙළඳසැල් වලට පිවිසෙන විට ඔවුන් එසේ නොයන විට, සම්පූර්ණ දුරකථන අංකයට ඇතුළු වීම අවශ්ය වේ. ඊට පටහැනිව, පරිශීලකයින්ට දුරකථන අංකයේ අවසාන ඉලක්කම් 4 ඇතුළත් කිරීම සඳහා පමණක්, දුරකථන අංකයේ අවසාන ඉලක්කම් 4 ඇතුළත් කිරීමට පමණක් හෝ ඔවුන් නිතරම යන වෙළඳසැල්වල දුරකථන අංකයට ඇතුළු වීමට පවා අවශ්ය නොවේ. ගෙවීම් තහවුරු කිරීමේ පිටුවට කෙලින්ම ඇතුළු කළ හැකිය (ඉලක්කම් අංකයේ අධිෂ් lect ාන තර්කනය ස්වයංක්රීයව තීරණය වන්නේ මුහුණ ගෙවීමේ ක්රමය මගින් ස්වයංක්රීයව තීරණය වේ).
යුනියන්පේ ෆේස් ගෙවීමේ ව්යාපාර ක්රියාවලිය ඇලිපේ සහ වෙක්හැට් ගෙවීමට වඩා වෙනස් ය. ආරක්ෂක සත්යාපන ක්රමයට මුහුණු සහ මුරපද අවශ්ය වේ. ප්රධාන ක්රියාවලිය පහත පරිදි වේ: පළමුව, පරිශීලකයින් ගෙවීම් සබැඳිය ඇතුළත් කර මුහුණේ ගෙවීම් ක්රමය තෝරන්න. ගුණාත්මක අවශ්යතා සපුරාලිය හැකි මුහුණු එකතු කිරීම සඳහා පරිශීලකයින් යෙදුම් භාවිතා කරයි. ඊට පසු, පරිශීලකයින්ට ගෙවීම් මුරපදය ඇතුළත් කළ යුතුය. එය නිවැරදි නම්, ගෙවීම සම්පූර්ණ කිරීම සඳහා පරිශීලකයා විසින් ගෙවීම් තහවුරු කිරීමේ පිටුවට පිවිසෙනු ඇත.
3. ඒකාකාරී තාක්ෂණයන්
මුහුණේ ගෙවීම් තාක්ෂණය අවබෝධ කර ගැනීමේ ක්රියාවලියේදී, ත්රිමාණ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය සාමාන්යයෙන් වර්තමානයේ භාවිතා වේ. මුහුණු හඳුනා ගැනීමට පෙර, ත්රිමාණ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය එකතු කරන ලද මුහුණ ඡායාරූප, වීඩියෝ හෝ මෘදුකාංගයක් ද යන්න තීරණය කිරීම සඳහා මෘදුකාංග හා දෘඩාංගවල එකතුවක් හරහා සජීවී හඳුනාගැනීමක් සිදු කරනු ඇත. මුහුණට ගෙවීමට මුහුණ බෙදා දැමීමේ ඇල්ගොරිතමගේ සහාය පමණක් නොව අනුරූප කැමරා මොඩියුල වැනි දෘඩාංග උපාංගවල සහාය ද අවශ්ය වේ.
දෘඩාංග සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, ත්රිමාණ සැහැල්ලු කැමරාව වත්මන් ප්රධාන ධාරාවේ ත්රිමාණ කැමරාවේ විසඳුම් හා වාණිජ අපේක්ෂාවන්හි පරිණත විසඳුමකි. ත්රිමාණ සැහැල්ලු තාක්ෂණයේ මූලධර්මය වන්නේ අධෝරක්ත විමෝචන ලේසර් සමඟ විසිරී ඇති ලප 20,000 සිට 30,000 දක්වා විත්රාඳුකාත් වන අතර, නැවත සකස් කිරීමෙන් පසු අධෝරක්ත ලැබූ කැමරාවෙන් වටහාගෙන ඇති ආලෝකය වෙනස් කිරීම සඳහා ස්ථාන ගැඹුර මැනීම.
කැමරා මොඩියුලයට නිරවද්ය දෘශ්ය සැලසුම්, චිප්, ඇල්ගොරිතම සහ නිෂ්පාදනය හා නිෂ්පාදනය පිළිබඳ බහුවිධ සම්බන්ධතා සහ තාක්ෂණික ප්රමිතිය ඉහළ මට්ටමක පවතී. එබැවින් චීනයේ චීනයේ මානයන්හි මාන කැමරා මොඩියුල සමූහයක් විශාල වශයෙන් නිෂ්පාදනය කළ හැක්කේ කුඩා සංඛ්යාවක් පමණි. මේ වන විට, ඇලිපේ "ඩ්රැගන්ෆ්ලයි" මාරියෝ විසින් සපයන ලද කැමරාව භාවිතා කරන්නේ කුහුඹුවන්ගේ මූල්ය හා ඕබ්බෙක් විසිනි. වෙක්හාට් "ගෙම්බා" ත්රිමාණ කැමරා මොඩියුල සේවා සැපයුම්කරුවෙකු ලෙස HJIMI භාවිතා කරයි. යුනියන්පේ "ෆේස් ගෙවීම්" බොහෝ දුරට ඕබ්බෙක් සහ හජිමි වලින්.
මුහුණු හඳුනාගැනීමේ ඇල්ගොරිතම, අලි, ටෙක්ස්ට්පය සහ යුනියන්පෙයා මේ වන විට ස්වයං විද්යාලය ප්රධාන වශයෙන් සම්මත කරගන්නේ වෘත්තීය මුහුණු හඳුනාගැනීමේ සමාගම් සමඟ ය. ඇලිපේ "ඩ්රැගන්ෆ්ලයි" සහ වෙක්හාට් "ගෙම්බා" ප්රධාන වශයෙන් පැමිණෙන්නේ ස්වයං - සංවර්ධනය. යුනියන්පේ "ෆේස් ගෙවීම්" ප්රධාන වශයෙන් පැමිණෙන්නේ යිට්ය, සංවේදී කාලය, මෙගාවි, ක්ලවුඩ් වෝල්ටික් යනාදිය වැනි සේවා සපයන්නන්ගෙන්.
4. වාසි ලේඛන
මුහුණ ගෙවීමට පහත වාසි ඇත:
- එය වේගවත් ය. මුහුණ ගෙවීමට ඉක්මන් පිළිගැනීමක් සහ සත්යාපනය ලබා ගත හැකි අතර එමඟින් ගෙවීම් වඩාත් පහසු කළ හැකිය.
- එය පහසු ය. ඇඟිලි සලකුණු හා ස්කෑන් කේතවල ඇති සීමාවන් හා සසඳන විට මුහුණේ ගෙවීම් ජංගම දුරකථන අවශ්ය නොවේ, ස්මාර්ට්ෆෝන් භාවිතා කිරීම සහ මුරපද අමතක කිරීමට පහසු නොවන වැඩිහිටි පුද්ගලයින්ට වඩාත් පහසු වේ.
- එය ආරක්ෂිතයි. මුහුණ ගෙවීම් නවතම ත්රිමාණ මුහුණු හඳුනාගැනීම භාවිතා කරයි, දෘඩාංග හා මෘදුකාංග ද්විත්ව අනාවරණය කිරීම සමඟ ඒකාබද්ධව. එය QR කේත ගෙවීමට වඩා ආරක්ෂිතයි.
- එය පිරිවැය ඉතිරි කර ගත හැකිය. නිල සංඛ්යාලේඛනවලට අනුව, මුහුණට ගෙවීමේදී 50% ක පිරිවැයෙන් 50% ක් ඉතිරි කර ගත හැකිය. ස්වයං - සේවා මුදල් අයකැමිලි සහ මුහුණ ගෙවීම සුපිරි වෙළඳසැල්, අවන්හල්, සාප්පු සංකීර්ණ සහ වෙනත් පාරිභෝගික ස්ථානවල උපරිම වේලාවන්හිදී පිටවීමේ පෝරිකාරියේ සංසිද්ධි පෝලිම්වල සංසිද්ධිය effectively ලදායී ලෙස වෙනස් කරයි.
මුහුණු ගෙවීමේ අනාගත සංවර්ධන ප්රවණතාව
මේ වන විට මුහුණට ගෙවීම් වෙළඳපොලේ බහුලව භාවිතා වී තිබේ. අනාගත සංවර්ධනයෙන් පහත ප්රවණතා දිස්වනු ඇත:
මුහුණ පිළිගැනීමේ නිරවද්යතාවය වැඩි දියුණු කිරීම
වාණිජ තත්වයන් සඳහා මුහුණ ගෙවීමක් භාවිතා කර ඇතත්, පරිශීලකයින්ට ඉඳහිට අස්ථිර හා අසාර්ථක පිළිගැනීමක් පෙන්නුම් කරයි, එය පරිශීලක අත්දැකීම් වලට බලපායි. මීට අමතරව, සමාන නිවුන් දරුවන් සහ රූපලාවණ්ය සැත්කම් මුහුණ දීම මුහුණ ගෙවීමට බලපායි. කෘතිම බුද්ධි බුද්ධි බුද්ධි බුද්ධි බුද්ධි නුවණැති ඇල්ගොරිතම සහ කැමරා දෘඩාංග තාක්ෂණය, මුහුණු හඳුනාගැනීමේ නිරවද්යතාවය ක්රමයෙන් වැඩිදියුණු කරනු ඇත. එබැවින් පරිශීලක අත්දැකීම් ප්රශස්ත කළ හැකිය.
නිෂ්පාදන ප්රමිතිකරණය
බොහෝ සංවිධාන මුහුණට ගෙවීමේ නිෂ්පාදන, ව්යාපාර ක්රියාවලිය, කාර්ය සාධනය සහ ආරක්ෂක ප්රමිතීන්ට තවමත් ඒකාකාරී ප්රමිතීන් නොමැති වුවද. අදාළ දෙපාර්තමේන්තු ද අදාළ ප්රමිතීන් අධ්යයනය කිරීම හා සංවර්ධනය කිරීම ය. 2019 නොවැම්බරයේදී ජාතික මූල්ය ප්රමිතිකකරණ කොමිෂන් සභාව "මුහුණු හඳුනාගැනීමේදී නොබැඳි ගෙවීම්වල යෙදවුම් අයදුම්පත් සඳහා තාක්ෂණික පිරිවිතරයන්" පිළිබඳ අදහස් දැක්වීම සඳහා කෙටුම්පතක් නිකුත් කළේය. අනාගතයේදී, මුහුණ ගෙවීමේ නිෂ්පාදන ප්රමිතිකරණය සහ සාමාන්යකරණය කිරීම ද සංවර්ධන ප්රවණතාවකි.
අලෙවිකරණ අගය ලබා දීම - එකතු කළ සේවා
මුහුණු ගෙවීම් පද්ධතිය වෙළෙන්දන් සඳහා ස්මාර්ට් අෂියාරිය විසඳුම් සහිත වෙළෙන්දන්ට සපයන අතර අලෙවිකරණය සහ වටිනාකම (මෙම පදනම මත අමතර සේවාවන් සහතික කරයි සාම්ප්රදායික බුද්ධිමත් POS, QR කේත පරිලෝකන පර්යන්ත සහ වෙනත් උපාංග, මුහුණේ ගෙවීම් උපාංග මඟින් සරල අත්පත්කරන පර්යන්තවල සිට පුළුල් වෙළඳ මුදල් අයකැමියන් සහ කළමනාකරණ උපාංග සඳහා සසඳන විට මුහුණේ ගෙවීම් උපාංග. අනාගතයේදී, පරිශීලකයින් ගෙවන විට, වෙළෙන්දන්ට සාමාජිකයාට ක්රීඩා කළ හැකිය - තිරය මත ආශ්රිත දැන්වීම්. ගෙවීම්, සාමාජිකත්වය, කාඩ්පත්, කූපන් පත් සහ දැන්වීම් වල බුද්ධිමත් ක්රියාකාරිත්වය අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා පරිශීලකයින්ට විවෘත කිරීමෙන් පසු අයිතිවාසිකම් සහ ප්රතිලාභ කෙලින්ම භුක්ති විඳිය හැකිය.
පුළුල් කළ අයදුම්පත් දර්ශනය
මේ වන විට මුහුණේ ගෙවීම් ප්රධාන වශයෙන් සිල්ලර හා ආහාරපාන අවස්ථා වලදී භාවිතා වේ. අනාගතයේදී වෙළඳපල ජනප්රියත්වය වැඩිවීමත් සමඟ, එහි යෙදුම් දර්ශන අනිවාර්යයෙන්ම පරිශීලකයින්ගේ සැබෑ අවශ්යතා සපුරාලීම සඳහා සංචාරක හා ජීවන වියදම් වැනි ක්ෂේත්ර ක්රමයෙන් ක්රමයෙන් ව්යාප්ත වේ.
එකතු කරන ලද ගෙවීම් සේවා
මේ වන විට, මුහුණු හඳුනාගැනීමේදී සමහර වෙනස්කම් තිබේ ඇල්ගොරිතම සහ කැමරා මොඩියුලය කණ්ඩායම් තේරීම දෘඩාංග පිරිවැය සහ පරිශීලක අවශ්යතා මත පදනම්ව, සමස්ත ගෙවීම අනාගතයේ දී නොවැලැක්විය හැකි සංවර්ධන ප්රවණතාවක් වේ.
වෙනත් ගෙවීම් ක්රම වලින් තරඟ කිරීම
මුහුණේ ගෙවීම් ක්රම වෙළඳපොලේ යෙදීමට පටන් ගෙන ඇති අතර, මුලින් හොඳ ප්රති results ල ලබා ගැනීමට පටන් ගෙන ඇති අතර, ජංගම ගෙවීම් ක්රමවේදයන් සංවර්ධනය කිරීම, QR කේත ගෙවීම, පාම් නහර ගෙවීම සහ ඇඟිලි සලකුණු ගෙවීම වැනි විවිධාංගීකරණයක් පෙන්නුම් කරයි. මුහුණ ගෙවීමට මුහුණට හෝ අනාගතයේ දී යම් කොටසක යම් කොටසක් අත්පත් කර ගත හැකිද යන්න අනාගතයේ දී තවමත් වෙළඳපොළ විසින් පරීක්ෂා කළ යුතුය.
නිගමනය
ෆේස් ගෙවීම් නිල වශයෙන් භාවිතා කර ඇත. එය මුල් ගෙවීම් වෙළඳපොල ගිගුරුම් හා අකුණු සැර ලබා දී ඇත. මෙම ලිපිය ප්රධාන වශයෙන් මුහුණේ ගෙවීම්, වත්මන් ප්රධාන ධාරාවේ නිෂ්පාදන සහ අනාගත සංවර්ධන ප්රවණතාවයේ සංවර්ධන ක්රියාවලිය ප්රධාන වශයෙන් සාරාංශ කොට විශ්ලේෂණය කරයි. අනාගතයේ ගෙවීම් ක්රම නිසැකවම වඩාත් පහසු සහ වඩා ආරක්ෂිත වනු ඇත.