ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ
ਧੋਖਾਧੜੀ ਖੋਜ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈੱਟ
ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੈਇਪ ਨੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਸਲ ਅਤੇ ਰੀਪਲੇਅ ਹਮਲੇ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ 25,000 ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਸ਼ੈਇਪ ਨੇ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ, ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ 25,000 ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ ਜੋ ਅਸਲ ਅਤੇ ਰੀਪਲੇਅ ਹਮਲੇ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
12,500 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਨੇ ਦੋ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ - ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੀਪਲੇਅ ਅਟੈਕ - ਜੋ 720p ਜਾਂ ਵੱਧ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ 26 FPS ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇ ਫਰੇਮ ਰੇਟ ਨਾਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ।
ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸੀ ਜੋ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਗੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਘੱਟ ਹੋਣਗੇ।
ਮੁੱਖ ਅੰਕੜੇ
ਕੁੱਲ 25,000 ਵੀਡੀਓ ( 12,500 ਅਸਲੀ ਵੀਡੀਓ, 12,500 ਰੀਪਲੇਅ ਹਮਲੇ ਦੇ ਵੀਡੀਓ)
12,500 ਵਿਲੱਖਣ
ਭਾਗੀਦਾਰ
5 ਨਸਲੀ ਸਮੂਹ
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ
ਪੜਾਅਵਾਰ ਡਿਲੀਵਰੀ: 6,250 ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੇ 4 ਬੈਚ
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਵਧੀ ਹੋਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਲਈ 12 ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ
ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਸਕੋਪ
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ: ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਅਤੇ ਰੀਪਲੇਅ ਹਮਲੇ ਵਾਲੇ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ । ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ:
- 12,500 ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਯੋਗਦਾਨ ਦੋ ਵੀਡੀਓ ਹਰ ਇੱਕ (1 ਅਸਲੀ, 1 ਨਕਲੀ)।
- ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਯੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ।
- ਸੰਤੁਲਿਤ ਨਸਲੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਸਮਾਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ।
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ: ਹਰੇਕ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ 12 ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਨ।
ਵੀਡੀਓ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਬਰਾਬਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਸਲੀ-ਅਧਾਰਤ ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਰੱਖਣਾ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਟਰੋਲ
ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਹਰੇਕ ਭਾਗੀਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅਸਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੀਪਲੇਅ ਅਟੈਕ ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਵੇ।
ਤਕਨੀਕੀ ਇਕਸਾਰਤਾ
FPS (≥ 26), ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ (≥ 720p), ਅਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (+/- 0.5ms) ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ।
ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ
ਸ਼ਾਈਪ ਨੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ। ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ:
ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ
- 25,000 ਵੀਡੀਓਜ਼ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ 4 ਪੜਾਵਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ।
- ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ FPS, ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ. ਹਰੇਕ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਨਾ ਪਿਆ।
- ਵਿਆਪਕ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਟੈਗਿੰਗ ਨਾਲ 12 ਗੁਣ:
- ਫਾਈਲ ਆਈਡੀ/ਨਾਮ
- ਹਮਲੇ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਰੀਅਲ/ਰੀਪਲੇਅ)
- ਵਿਅਕਤੀ ਆਈ.ਡੀ
- ਵੀਡੀਓ ਰੈਜ਼ੋਲੇਸ਼ਨ
- ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਮਿਆਦ
- ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਨਸਲ
- ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਲਿੰਗ
- ਵੀਡੀਓ ਅਸਲੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਕਲੀ
- ਡਿਵਾਈਸ ਦਾ ਨਾਮ/ਮਾਡਲ
- ਵਿਅਕਤੀ ਬੋਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ
- ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮਾਂ
- ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਸਮਾਪਤੀ ਸਮਾਂ
- ਸੰਤੁਲਿਤ ਨਸਲੀ ਸਮੂਹ ਵੰਡ: ਸੰਤੁਲਿਤ ਨਸਲੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਹਿਸਪੈਨਿਕ (33%), ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (21%), ਕਾਕੇਸ਼ੀਅਨ (20%), ਅਫਰੀਕੀ (15%), ਅਤੇ ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆਈ ਅਤੇ ਮੱਧ ਪੂਰਬੀ ਆਬਾਦੀ (ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ 6% ਤੱਕ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਕੋਈ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ।
- ਨਸਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, AI ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਡਿਵਾਈਸ ਭਿੰਨਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਡਲ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਮਾਡਲ, ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਨਤੀਜਾ
ਸ਼ੈਪ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਵਿਭਿੰਨ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੇ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਅਤੇ ਸਪੂਫਡ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਰਕ ਕਰਨ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੇ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ:
ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਖੋਜ
ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹਮਲਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ।
ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਸਲਾਂ, ਯੰਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਰੀਪਲੇਅ ਹਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ।
ਮਾਪਯੋਗਤਾ
ਇਹ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸੁਧਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸਥਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਾਡੇ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਂਟੀ-ਸਪੂਫਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨੀਂਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
