در محیط‌های استادیوم، به عنوان یکی از مسائل پیچیده و چالش‌برانگیز در حوزه بینایی ماشین، در سال‌های اخیر بیشتر مورد توجه قرار گرفته است. استادیوم‌ها به دلیل جمعیت بالا، تغییرات نورپردازی، زوایای دید متفاوت و موارد دیگر، محیطی چالش‌برانگیز برای تشخیص چهره محسوب می‌شوند. در این مقاله، به بررسی روش‌ها و راهکارهایی که برای تشخیص چهره در استادیوم ارائه شده‌اند، می‌پردازیم.
ابتدا، چالش‌های موجود در تشخیص چهره در استادیوم را مورد بررسی قرار می‌دهیم. این چالش‌ها شامل تغییرات نورپردازی شدید به علت نور مستقیم خورشید، تاریکی و روشنایی نامتوازن، تغییرات زاویه دید بر اثر حرکت مخاطبین و تغییرات مقیاس چهره به دلیل فاصله متغیر افراد از دوربین است.
سپس، به بررسی روش‌ها و الگوریتم‌هایی که برای تشخیص چهره در استادیوم استفاده می‌شوند، می‌پردازیم. این روش‌ها شامل استخراج ویژگی‌ها از تصاویر چهره، استفاده از روش‌های تطبیق الگو و استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning) می‌باشند.
علاوه بر آن، راهکارهایی برای بهبود عملکرد تشخیص چهره در استادیوم ارائه می‌دهیم. این راهکارها شامل استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته تطبیق الگو، استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق با معماری‌های پیچشی عمیق، استفاده از روش‌های ترکیبی و استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته مانند سنسورهای سه‌بعدی و دستگاه‌های دید در شبکه استادیوم می‌باشند.
در نهایت، با بررسی برخی از کاربردهای تشخیص چهره در استادیوم، به جمع‌بندی می‌پردازیم و پیشنهاداتی برای توسعه و بهبود روش‌های تشخیص چهره در این محیط‌ها ارائه می‌دهیم.
واژگان کلیدی: تشخیص چهره، استادیوم، بینایی ماشین، چالش‌های تشخیص چهره، روش‌های تشخیص چهره، شبکه‌های عصبی عمیق، راهکارهای بهبود عملکرد
