अनुहार पहिचान
उत्कृष्ट गुणस्तर छवि डेटाको साथ सटीकताको लागि आफ्नो अनुहार पहिचान मोडेलहरू अनुकूलन गर्नुहोस्
आज, हामी अर्को पुस्ताको संयन्त्रको प्रारम्भमा छौं, जहाँ हाम्रा अनुहारहरू हाम्रा पासकोडहरू हुन्। अनुहारको अद्वितीय विशेषताहरूको पहिचान मार्फत, मेशिनहरूले यन्त्र पहुँच गर्न खोज्ने व्यक्ति अधिकृत छ कि छैन पत्ता लगाउन सक्छ, अपराधी र डिफल्टरहरू ट्र्याक गर्न, खुद्रा पसलहरूमा अपराध घटाउन, र थप कुराहरू गर्न वास्तविक छविहरूसँग CCTV फुटेज मिलाउन सक्छ। सरल शब्दहरूमा, यो एक व्यक्तिको अनुहार स्क्यान गर्नको लागि पहुँच अधिकृत गर्न वा कार्यहरूको सेट कार्यान्वयन गर्न डिजाइन गरिएको प्रविधि हो। ब्याकएन्डमा, धेरै एल्गोरिदमहरू र मोड्युलहरूले गणनाहरू कार्यान्वयन गर्न र महत्त्वपूर्ण कार्यहरू पूरा गर्न अनुहारका सुविधाहरू (आकार र बहुभुजको रूपमा) मिलाउन ब्रेकनेक गतिमा काम गर्छन्।
व्यक्तिको अनुहार प्रत्येक कोण, प्रोफाइल र दृष्टिकोणबाट फरक देखिन्छ। एक मेसिनले सही रूपमा बताउन सक्षम हुनुपर्दछ कि यो एउटै व्यक्ति हो कि व्यक्तिले अगाडि-तटस्थ परिप्रेक्ष्य वा दायाँ-तल परिप्रेक्ष्यबाट यन्त्रमा हेरे तापनि।
मोडेलले ठ्याक्कै बताउनै पर्छ कि यदि एक व्यक्ति मुस्कुराउँदै, रुँदैछ, वा तिनीहरूको छविहरू हेरेर हेर्दै छ। यो बुझ्न सक्षम हुनुपर्छ कि आँखा उस्तै देखिन सक्छ जब एक व्यक्ति या त आश्चर्यचकित हुन्छ वा डराउँछ र त्यसपछि सटीक अभिव्यक्ति त्रुटि-रहित पत्ता लगाउँदछ।
तिल, दाग, आगो जल्ने, र थप जस्ता दृश्यात्मक भिन्नताहरू व्यक्तिका लागि अद्वितीय हुन्छन् र अनुहारहरूलाई राम्रोसँग प्रशोधन गर्न र प्रशोधन गर्न AI मोड्युलहरूद्वारा विचार गर्नुपर्छ। मोडेलहरूले तिनीहरूलाई पत्ता लगाउन र तिनीहरूलाई अनुहारको सुविधाहरूको रूपमा एट्रिब्यूट गर्न सक्षम हुनुपर्दछ र तिनीहरूलाई छोडेर मात्र होइन
तपाईलाई अनुहार छवि डेटा सङ्कलन (विभिन्न अनुहार सुविधाहरू, परिप्रेक्ष्य, अभिव्यक्ति वा भावनाहरू समावेश गरी), वा अनुहार छवि डेटा एनोटेसन सेवाहरू (दृश्य भिन्नता ट्याग गर्नका लागि, उपयुक्त मेटाडेटा जस्तै मुस्कान, भ्रामक, इत्यादि, अनुहारको अभिव्यक्तिको लागि) आवश्यक छ, विश्वभरका हाम्रा योगदानकर्ताहरूले तपाईंको प्रशिक्षण डेटा आवश्यकताहरू छिटो र मापनमा पूरा गर्न सक्छन्।
तपाईंको AI प्रणालीले सही परिणामहरू प्रदान गर्नको लागि, यसलाई हजारौं मानव अनुहार डेटासेटहरूसँग तालिम दिनुपर्छ। अनुहारको छवि डेटाको मात्रा जति धेरै हुन्छ, त्यति राम्रो हुन्छ। त्यसैले हाम्रो नेटवर्कले तपाईंलाई लाखौं डेटासेटहरू स्रोत बनाउन मद्दत गर्न सक्छ, त्यसैले तपाईंको अनुहार पहिचान प्रणालीलाई सबैभन्दा उपयुक्त, सान्दर्भिक र सान्दर्भिक डेटासँग तालिम दिइएको छ। हामी यो पनि बुझ्छौं कि तपाईंको भूगोल, बजार खण्ड, र जनसांख्यिकी धेरै विशिष्ट हुन सक्छ। तपाईंका सबै आवश्यकताहरू पूरा गर्न, हामी विभिन्न जातजाति, उमेर समूह, जाति र थपमा आफू अनुकूल अनुहार छवि डेटा प्रदान गर्छौं। हामी रिजोलुसन, फाइल ढाँचा, रोशनी, पोज, र थपको सन्दर्भमा कसरी अनुहारका छविहरू हाम्रो प्रणालीमा अपलोड गर्नुपर्छ भन्ने बारे कडा दिशानिर्देशहरू लागू गर्छौं।
तपाईंले गुणस्तरीय अनुहार छविहरू प्राप्त गर्दा, तपाईंले कार्यको ५०% मात्र पूरा गर्नुभएको छ। तपाईंको अनुहार पहिचान प्रणालीहरूले अझै पनि तपाईंलाई व्यर्थ परिणामहरू दिनेछ (वा कुनै परिणाम छैन) जब तपाईंले तिनीहरूमा प्राप्त छवि डेटासेटहरू फिड गर्नुहुन्छ। प्रशिक्षण प्रक्रिया प्रारम्भ गर्न, तपाईंले आफ्नो अनुहार छवि एनोटेट गर्न आवश्यक छ। त्यहाँ धेरै अनुहार पहिचान डेटा बिन्दुहरू छन् जुन चिन्ह लगाउनु पर्छ, इशाराहरू जुन लेबल गर्नुपर्दछ, भावनाहरू र अभिव्यक्तिहरू जुन एनोटेट गर्नुपर्दछ र थप। Shaip मा, हामी तपाईंलाई हाम्रो अनुहार ल्यान्डमार्क पहिचान प्रविधिको साथ एनोटेटेड अनुहार छविहरूको साथ सहयोग गर्न सक्छौं। सबै जटिल विवरणहरू र अनुहार पहिचानका पक्षहरू हाम्रा आफ्नै इन-हाउस दिग्गजहरू द्वारा सटीकताको लागि एनोटेट गरिएका छन्, जो वर्षौंदेखि AI स्पेक्ट्रममा छन्।
हाम्रो विज्ञहरूको टोलीले हाम्रो स्वामित्वको छवि एनोटेसन प्लेटफर्ममा अनुहारका छविहरू सङ्कलन र एनोटेट गर्न सक्छ, तथापि, छोटो प्रशिक्षण पछि उही एनोटेटरहरूले तपाईंको इन-हाउस छवि एनोटेसन प्लेटफर्ममा अनुहारका छविहरू एनोटेट गर्न सक्छन्। छोटो अवधिमा, तिनीहरूले कडा विनिर्देशहरू र इच्छित गुणस्तरमा आधारित हजारौं अनुहार छविहरू एनोटेट गर्न सक्षम हुनेछन्।TE
तपाईको विचार वा बजार खण्डको बाबजुद, तपाईलाई प्रचुर मात्रामा डेटा चाहिन्छ जुन तालिम योग्यताको लागि एनोटेट गर्न आवश्यक छ। प्रयोगका केही केसहरूको द्रुत विचार प्राप्त गर्न तपाईंले हामीलाई सम्पर्क गर्न सक्नुहुन्छ, यहाँ एउटा सूची छ।
पृष्ठभूमि
एआई-संचालित अनुहार पहिचान मोडेलहरूको शुद्धता र विविधता बढाउने प्रयासमा, एक व्यापक डेटा सङ्कलन परियोजना प्रारम्भ गरिएको थियो। परियोजनाले विभिन्न जाति, उमेर समूह, र प्रकाश अवस्थाहरूमा विभिन्न अनुहारका छविहरू र भिडियोहरू सङ्कलन गर्नमा केन्द्रित थियो। डाटा सावधानीपूर्वक धेरै फरक डाटासेटहरूमा व्यवस्थित गरिएको थियो, प्रत्येक सेवा विशिष्ट प्रयोग केसहरू र उद्योग आवश्यकताहरू।
डाटासेट अवलोकन
| विवरण | केस ३ Use प्रयोग गर्नुहोस् | केस ३ Use प्रयोग गर्नुहोस् | केस ३ Use प्रयोग गर्नुहोस् |
|---|---|---|---|
| प्रकरण प्रयोग गर्नुहोस् | 15,000 अद्वितीय विषयहरूको ऐतिहासिक छविहरू | 5,000 अद्वितीय विषयहरूको अनुहार छविहरू | 10,000 अद्वितीय विषयहरूको छविहरू |
| उद्देश्य | उन्नत AI मोडेल प्रशिक्षणको लागि ऐतिहासिक अनुहार छविहरूको एक बलियो डेटासेट निर्माण गर्न। | विशेष गरी भारतीय र एशियाली बजारहरूको लागि विविध अनुहारको डेटासेट सिर्जना गर्न। | विभिन्न कोण र अभिव्यक्ति क्याप्चर गर्ने अनुहार छविहरूको एक विस्तृत विविधता सङ्कलन गर्न। |
| डाटासेट संरचना | विषयहरू: 15,000 अद्वितीय व्यक्तिहरू। डाटा पोइन्टहरू: प्रत्येक विषयले 1 नामांकन छवि + 15 ऐतिहासिक छविहरू प्रदान गर्यो। अतिरिक्त डाटा: 2 भिडियोहरू (इनडोर र बाहिरी) 1,000 विषयहरूको लागि हेड आन्दोलनहरू क्याप्चर गर्दै। | विषयहरू: 5,000 अद्वितीय व्यक्तिहरू। | विषयहरू: 10,000 अद्वितीय व्यक्तिहरू डाटा पोइन्टहरू: प्रत्येक विषयले 15-20 तस्बिरहरू प्रदान गर्यो, धेरै कोणहरू र अभिव्यक्तिहरू कभर। |
| जातीय र जनसांख्यिकी | जातीय विखण्डन: कालो (35%), पूर्वी एसियाली (42%), दक्षिण एसियाली (13%), सेतो (10%)। लिङ्ग: ५०% महिला, ५०% पुरुष। उमेर सीमा: तस्बिरहरूले प्रत्येक विषयको जीवनको अन्तिम 10 वर्ष सम्म कभर गर्दछ, 18+ उमेरका व्यक्तिहरूमा केन्द्रित। | जातीय विखण्डन: भारतीय (50%), एशियाई (20%), कालो (30%)। उमेर सीमा: १ to देखि years 18 वर्ष पुरानो। लिङ्ग वितरण: ५०% महिला, ५०% पुरुष। | जातीय विखण्डन: चिनियाँ जाति (100%)। लिङ्ग: ५०% महिला, ५०% पुरुष। उमेर सीमा: 18-26 वर्ष पुरानो। |
| खण्ड | 15,000 नामांकन छविहरू, 300,000+ ऐतिहासिक छविहरू, र 2,000 भिडियोहरू | प्रति विषय 35 सेल्फी, कुल 175,000 छविहरू। | 150,000 - 200,000 छविहरू। |
| गुणस्तर मानकहरू | प्रकाश, अनुहारको अभिव्यक्ति, र छवि स्पष्टतामा कडा दिशानिर्देशहरू सहित उच्च-रिजोल्युसन छविहरू (1920 x 1280)। | विविध पृष्ठभूमि र पहिरन, कुनै अनुहारको सौन्दर्यीकरण छैन, र डेटासेटमा एकरूप छवि गुणस्तर। | उच्च-रिजोल्युसन छविहरू (2160 x 3840 पिक्सेल), सटीक पोर्ट्रेट अनुपात, र विभिन्न कोणहरू र अभिव्यक्तिहरू। |
| विवरण | केस ३ Use प्रयोग गर्नुहोस् | केस ३ Use प्रयोग गर्नुहोस् | केस ३ Use प्रयोग गर्नुहोस् |
|---|---|---|---|
| प्रकरण प्रयोग गर्नुहोस् | 6,100 अद्वितीय विषयहरूको छविहरू (छ मानव भावनाहरू) | ४२८ अद्वितीय विषयका छविहरू (९ प्रकाश परिदृश्यहरू) | 600 अद्वितीय विषयहरूको छविहरू (जातीयतामा आधारित संग्रह) |
| उद्देश्य | भावना पहिचान प्रणालीको लागि छवटा फरक मानव भावनाहरू चित्रण गर्ने अनुहार छविहरू सङ्कलन गर्न। | AI मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि विभिन्न प्रकाश अवस्थाहरूमा अनुहारको छविहरू खिच्न। | एआई मोडेलको परिष्कृत कार्यसम्पादनका लागि जातिहरूको विविधतालाई क्याप्चर गर्ने डेटासेट सिर्जना गर्न। |
| डाटासेट संरचना | विषयहरू: पूर्वी र दक्षिण एसियाका ६,१०० व्यक्तिहरू। डाटा पोइन्टहरू: प्रति विषय ६ तस्बिरहरू, प्रत्येकले फरक भावनालाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। जातीय विखण्डन: जापानी (9,000 छविहरू), कोरियाली (2,400), चिनियाँ (2,400), दक्षिणपूर्व एशियाली (2,400), दक्षिण एसियाली (2,400)। | विषयहरू: 428 भारतीय व्यक्ति। डाटा पोइन्टहरू: 160 फरक प्रकाश अवस्थाहरूमा प्रति विषय 9 छविहरू। | विषयहरू: विभिन्न जातीय पृष्ठभूमिबाट 600 अद्वितीय व्यक्तिहरू। जातीय विखण्डन: अफ्रिकी (967 छविहरू), मध्य पूर्वी (81), मूल निवासी अमेरिकी (1,383), दक्षिण एशियाली (738), दक्षिण पूर्व एशियाली (481)। उमेर सीमा: १ to देखि years 20 वर्ष पुरानो। |
| खण्ड | 18,600 तस्बिरहरू | 74,880 तस्बिरहरू | 3,752 तस्बिरहरू |
| गुणस्तर मानकहरू | अनुहारको दृश्यता, प्रकाश, र अभिव्यक्ति स्थिरतामा कडा दिशानिर्देशहरू। | निरन्तर प्रकाश, र उमेर र लिङ्गको सन्तुलित प्रतिनिधित्वको साथ छविहरू खाली गर्नुहोस्। | उच्च रिजोल्युसन छविहरू जातीय विविधता र डेटासेटमा एकरूपतामा केन्द्रित छन्। |
12 ल्यान्डमार्क बिन्दुहरू सहित हेड पोज, जाति, लिङ्ग, पृष्ठभूमि, क्याप्चरको कोण, उमेर, आदि वरिपरि भिन्नताहरू सहित 68k छविहरू
अनुहार पहिचान मोडेलहरूको लागि बहु पोजहरू सहित धेरै देशहरूबाट 22k फेसियल भिडियो डेटासेट
2.5+ मानिसहरूबाट 3,000k+ छविहरू। डाटासेटले बहु भौगोलिक क्षेत्रका २-६ व्यक्तिहरूको समूहको छविहरू समावेश गर्दछ
स्पूफ डिटेक्शन एआई मोडेल निर्माण/प्रशिक्षणका लागि मास्कसहितको अनुहारका २० हजार भिडियोहरू
धेरै उद्योगहरूलाई अनुहार पहिचान प्रशिक्षण डेटा प्रदान गर्दै
अनुहार पहिचान भनेको खण्डहरूमा हालको क्रोध हो, जहाँ अद्वितीय प्रयोगका केसहरू परीक्षण भइरहेका छन् र कार्यान्वयनका लागि रोल आउट भइरहेका छन्। बाल तस्करहरूलाई ट्र्याक गर्ने र संगठन परिसरमा बायो आईडी तैनात गर्नेदेखि लिएर सामान्य आँखामा पत्ता लगाउन नसकिने विसंगतिहरू अध्ययन गर्न, अनुहार पहिचानले व्यवसाय र उद्योगहरूलाई असंख्य तरिकामा मद्दत गरिरहेको छ।
ड्राइभर अनुगमन र इन-कार सुरक्षा प्रणालीहरूको लागि डिजाइन गरिएको अनुहार पहिचान डेटासेटहरूको साथ स्वायत्त ड्राइभिङ क्षमताहरू बढाउनुहोस्।
निजीकृत इन-स्टोर सेवाहरू र सिमलेस चेकआउट प्रक्रियाहरूको लागि अनुहार पहिचान डेटासेटहरूको साथ ग्राहक अनुभव बढाउनुहोस्।
निजीकृत किनमेल अनुभवहरू डेलिभर गर्नुहोस् र eCommerce प्लेटफर्महरूमा ग्राहक प्रमाणीकरण सुधार गर्नुहोस्।
स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगहरूको लागि विशेष अनुहार पहिचान डेटासेटहरूको साथ बिरामी पहिचान र निदान सटीकतालाई सशक्त बनाउनुहोस्
सिमलेस चेक-इनहरू र आतिथ्यमा व्यक्तिगत अनुभवहरूको लागि अनुहार पहिचान डेटासेटहरूको साथ अतिथि सेवाहरू बढाउनुहोस्।
अनुहार पहिचान डेटासेटहरू निगरानी, खतरा पत्ता लगाउन, र रक्षा अनुप्रयोगहरूको लागि अनुकूलित सुरक्षा उपायहरू बलियो बनाउनुहोस्।
समर्पित र प्रशिक्षित टोलीहरू:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता सुनिश्चित गरिएको छ:
पेटेन्ट प्लेटफर्मले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ:
समर्पित र प्रशिक्षित टोलीहरू:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता सुनिश्चित गरिएको छ:
पेटेन्ट प्लेटफर्मले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ:
कम्प्यूटर भिजन भनेको कम्प्युटर भिजन एप्लिकेसनहरूलाई तालिम दिनको लागि भिजुअल संसारको अर्थ बनाउनु हो। यसको सफलता पूर्णतया हामीले छवि एनोटेसन भनिने कुरामा उबलिएको छ - मेसिनहरूलाई बुद्धिमानी निर्णयहरू गर्ने टेक्नोलोजी पछाडिको आधारभूत प्रक्रिया र हामीले छलफल र अन्वेषण गर्न लागेका कुराहरू हुन्।
मानिसहरु अनुहार पहिचान गर्न माहिर छन्, तर हामी अभिव्यक्ति र भावनाहरु लाई पनि स्वाभाविक रूपमा व्याख्या गर्छौं। अनुसन्धानले हामी प्रस्तुति पछि 380ms भित्र व्यक्तिगत रूपमा परिचित अनुहारहरू र अपरिचित अनुहारहरूको लागि 460ms भित्र पहिचान गर्न सक्छौं भन्छ। यद्यपि, यो अन्तर्निहित मानवीय गुणको अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता र कम्प्युटर भिजनमा प्रतिस्पर्धी छ।
तस्बिरहरूबाट वस्तुहरू, व्यक्तिहरू र ठाउँहरूलाई छुट्याउन र सटीक रूपमा पहिचान गर्ने जन्मजात क्षमता मानिसहरूमा हुन्छ। यद्यपि, कम्प्युटरहरू तस्बिरहरू वर्गीकरण गर्ने क्षमताको साथ आउँदैनन्। यद्यपि, उनीहरूलाई कम्प्युटर भिजन एप्लिकेसनहरू र छवि पहिचान प्रविधि प्रयोग गरेर दृश्य जानकारीको व्याख्या गर्न तालिम दिन सकिन्छ।
विश्वको अग्रणी एआई उत्पादनहरु को निर्माण टीमहरु लाई सशक्त बनाउन।
अनुहार पहिचान मोडेलहरूको लागि तपाइँको प्रशिक्षण डेटा आवश्यकताहरू छलफल गरौं
अनुहार पहिचान बुद्धिमानी बायोमेट्रिक सुरक्षाको अभिन्न अंगहरू मध्ये एक हो, जसको उद्देश्य व्यक्तिको पहिचान पुष्टि वा प्रमाणीकरण गर्ने हो। टेक्नोलोजीको रूपमा, यो भिडियोहरू, फोटोहरू, र वास्तविक-समय फिडहरूमा मानिसहरूलाई पत्ता लगाउन, पहिचान गर्न र वर्गीकरण गर्न प्रयोग गरिन्छ।
अनुहार पहिचानले प्रासंगिक डाटाबेस विरुद्ध व्यक्तिहरूको कब्जा गरिएका अनुहारहरू मिलाएर काम गर्दछ। प्रक्रिया पत्ता लगाउनको साथ सुरु हुन्छ, त्यसपछि 2D र 3D विश्लेषण, छवि-देखि-डेटा रूपान्तरण, र अन्तमा म्याचमेकिंग हुन्छ।
अनुहार पहिचान, एक आविष्कारक दृश्य पहिचान प्रविधिको रूपमा प्रायः स्मार्टफोन र कम्प्युटरहरू अनलक गर्नको लागि प्राथमिक आधार हो। यद्यपि, कानून प्रवर्तनमा यसको उपस्थिति अर्थात् अधिकारीहरूलाई संदिग्धहरूको मग शटहरू सङ्कलन गर्न र डाटाबेसहरूसँग मिलाउन मद्दत गर्ने पनि उदाहरणको रूपमा योग्य छ।
यदि तपाइँ कम्प्युटर दृष्टिको साथ ठाडो-विशिष्ट AI मोडेललाई तालिम दिने योजना गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँले पहिले यसलाई व्यक्तिहरूको छवि र अनुहारहरू पहिचान गर्न सक्षम बनाउनु पर्छ र त्यसपछि सिमान्टिक्स, विभाजन, र बहुभुज एनोटेसन जस्ता नयाँ प्रविधिहरूमा फिड गरेर पर्यवेक्षित शिक्षा प्रारम्भ गर्नुपर्छ। त्यसैले अनुहार पहिचान सुरक्षा-विशिष्ट एआई मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि एक चरणको ढुङ्गा हो, जहाँ वस्तु पहिचान भन्दा व्यक्तिगत पहिचानलाई प्राथमिकता दिइन्छ।
अनुहार पहिचान पोस्ट-महामारी युगमा धेरै बौद्धिक प्रणालीहरूको मेरुदण्ड हुन सक्छ। लाभहरूमा फेस पे टेक प्रयोग गरेर सुधारिएको खुद्रा अनुभव, राम्रो बैंकिङ अनुभव, घटाइएको खुद्रा अपराध दर, बेपत्ता व्यक्तिहरूको छिटो पहिचान, सुधारिएको बिरामी हेरचाह, सही उपस्थिति ट्र्याकिङ, र थप समावेश छ।
हामी हाम्रो डेटासेटहरू विभिन्न उद्योगहरूको विशेष आवश्यकताहरू पूरा गर्नका लागि अनुकूलित गर्छौं, जस्तै मोटर वाहन, खुद्रा, स्वास्थ्य सेवा, र सुरक्षा, यो सुनिश्चित गर्दै कि डेटा उद्योग-विशेष आवश्यकताहरू र अनुप्रयोगहरूसँग पङ्क्तिबद्ध छ।
हामी कडा डेटा गोपनीयता मापदण्डहरूको पालना गर्छौं र GDPR जस्ता विश्वव्यापी नियमहरूको पालना गर्छौं, सबै अनुहार पहिचान डेटा नैतिक रूपमा स्रोत र आवश्यकता अनुसार बेनामी छ भनेर सुनिश्चित गर्दै।
हाम्रा डेटासेटहरू तिनीहरूको विविधता, स्केलेबिलिटी, र उच्च-गुणस्तरको एनोटेसनहरूद्वारा छुट्याइएका छन्, जसले तिनीहरूलाई विभिन्न उद्योगहरूमा सही र भरपर्दो अनुहार पहिचान मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि आदर्श बनाउँछ।
