ABSTRACT Ansiktsigenkänning är en funktion som använder ansiktsdetektionsalgoritmer för att upptäcka ett ansikte och sedan åberopar ansiktsigenkänningsalgoritmer för att försöka matcha personens ansikte. För det första måste en persons ansikte registreras; under inskrivningen sparas personens ansiktsuppgifter i en databas i detta fall, en mobiltelefon. Ansiktsigenkänningsalgoritmen använder denna databas för att matcha det ansikte som för närvarande presenteras med de ansikten som sparas i databasen. Effektiviteten hos en ansiktsigenkänningsalgoritm beror på den hastighet med vilken den kan upptäcka och känna igen ansikten. Problemet vi tar itu med i detta dokument är att en tillförlitlig, automatiserad metod för att testa ansiktsigenkänningsfunktioner i mobiltelefoner. Eftersom multimedia funktioner smartphones har expanderat fenomenally, behovet av att grundligt testa ansiktsigenkänning algoritmer har blivit avgörande. Användningen av ansiktsigenkänning kan variera från ansiktsautentisering för att låsa upp telefoner till säkerhet för ett antal andra program. För att tillgodose dessa behov måste ett tillförlitligt, automatiserat test för validering av ansiktsigenkänningsalgoritmer utvecklas. Utmaningen för programvarutestteamet var att automatisera testfallen, vilket innebär att man lutar telefonen i specifika vinklar från försökspersonen. Telefonens tillåtna vinkelrörelser bestäms av algoritmiska specifikationer för ansiktsigenkänningsalgoritmen. Vi testade scenarier med flera ansikten, rörelse oskärpa, panorera telefonen framför försökspersonen ansikten i olika hastigheter, och så vidare. Vi antog en robotisk arm för att utföra ansiktsigenkänning test fall och utvecklat programvara för att programmera robotarmen för att testa telefonens ansiktsigenkänning programvara för funktionalitet, prestanda och stabilitet samt kontradiktoriska tester. Denna uppsats diskuterar datorseende användning fall för ansiktsigenkänning och beskriver hur vi utvecklat en automatiserad ansiktsigenkänning testsvit med hjälp av en robotisk arm.
Testautomationsramar kan utvecklas med hjälp av en robotarm för att införliva effektivare tester och öka testtäckningen REF.
Robotic Arm-Based Face Recognition Software Test Automation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}