- ਅਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ
-
-
-
ਸਪੈਸਲਿਟੀ
-
-
-
- ਸ਼ੈਲਫ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਡਾਟਾ
-
- ਹੱਲ਼
- ਪਲੇਟਫਾਰਮ
- ਕੰਪਨੀ
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਵਧੀਆ ਕੁਆਲਿਟੀ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ
ਅੱਜ, ਅਸੀਂ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ 'ਤੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਸਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਸਾਡੇ ਪਾਸਕੋਡ ਹਨ। ਵਿਲੱਖਣ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੁਆਰਾ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਹੈ, ਅਪਰਾਧੀਆਂ ਅਤੇ ਡਿਫਾਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਰਿਟੇਲ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਪਰਾਧ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਸੀਸੀਟੀਵੀ ਫੁਟੇਜ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਹ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮੌਡਿਊਲ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਬਹੁਭੁਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ) ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਚਿਹਰਾ ਹਰ ਕੋਣ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਉਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਵਿਅਕਤੀ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ-ਨਿਰਪੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਜਾਂ ਸੱਜੇ-ਹੇਠਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਮੁਸਕਰਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਝੁਕ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਰੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈਰਾਨ ਜਾਂ ਡਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਅੱਖਾਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਹੀ ਸਮੀਕਰਨ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਦਿਸਣਯੋਗ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਲਸ, ਦਾਗ, ਅੱਗ ਦੇ ਬਲਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਹਨ ਅਤੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ AI ਮੋਡੀਊਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਿਹਰਾ ਚਿੱਤਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ, ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਾਲੇ), ਜਾਂ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ (ਉਚਿਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਹਾਵ-ਭਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁਸਕਰਾਉਣਾ, ਝੁਕਣਾ, ਆਦਿ, ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ)। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ। ਇਸ ਲਈ ਸਾਡਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲੱਖਾਂ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ, ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਭੂਗੋਲ, ਮਾਰਕੀਟ ਖੰਡ, ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵਿਭਿੰਨ ਨਸਲਾਂ, ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ, ਨਸਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਕਸਟਮ ਚਿਹਰਾ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ, ਰੋਸ਼ਨੀ, ਪੋਜ਼ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ 50% ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਜੇ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੇਕਾਰ ਨਤੀਜੇ (ਜਾਂ ਕੋਈ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ) ਦੇਵੇਗੀ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਈ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸੰਕੇਤ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਸਾਡੀਆਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਸਾਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਵੈਟਰਨਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ AI ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹਨ।
ਸਾਡੀ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਟੀਮ, ਸਾਡੇ ਮਲਕੀਅਤ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਹੀ ਐਨੋਟੇਟਰ ਤੁਹਾਡੇ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਉਹ ਸਖ਼ਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ।
ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈਯੋਗਤਾ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਤੁਰੰਤ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ।
ਪਿਛੋਕੜ
AI ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯਤਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਸਲਾਂ, ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ, ਅਤੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਕਈ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਹਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾਸੈਟ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
| ਵੇਰਵਾ | ਕੇਸ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ | ਕੇਸ 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ | ਕੇਸ 3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ |
|---|---|---|---|
| ਕੇਸ ਵਰਤੋ | 15,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤਸਵੀਰਾਂ | 5,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ | 10,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ |
| ਉਦੇਸ਼ | ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। | ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਰਤੀ ਅਤੇ ਏਸ਼ੀਆਈ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। | ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ। |
| ਡਾਟਾਸੈਟ ਰਚਨਾ | ਵਿਸ਼ਾ: 15,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਅਕਤੀ। ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ: ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇ ਨੇ 1 ਦਾਖਲਾ ਚਿੱਤਰ + 15 ਇਤਿਹਾਸਕ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਵਧੀਕ ਡਾਟਾ: 2 ਵੀਡੀਓ (ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ) 1,000 ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਸਿਰ ਦੀ ਹਿਲਜੁਲ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। | ਵਿਸ਼ਾ: 5,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਅਕਤੀ। | ਵਿਸ਼ਾ: 10,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਅਕਤੀ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ: ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇ ਨੇ ਕਈ ਕੋਣਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ 15-20 ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ। |
| ਨਸਲੀ ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ | ਨਸਲੀ ਵਿਗਾੜ: ਕਾਲਾ (35%), ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (42%), ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (13%), ਗੋਰਾ (10%)। ਲਿੰਗ: 50% ਔਰਤ, 50% ਮਰਦ। ਉਮਰ ਦੀ ਰੇਂਜ: ਚਿੱਤਰ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਜੀਵਨ ਦੇ ਆਖਰੀ 10 ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, 18+ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। | ਨਸਲੀ ਵਿਗਾੜ: ਭਾਰਤੀ (50%), ਏਸ਼ੀਆਈ (20%), ਕਾਲੇ (30%)। ਉਮਰ ਦੀ ਰੇਂਜ: 18 ਤੋਂ 60 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ. ਲਿੰਗ ਵੰਡ: 50% ਔਰਤ, 50% ਮਰਦ। | ਨਸਲੀ ਵਿਗਾੜ: ਚੀਨੀ ਨਸਲ (100%)। ਲਿੰਗ: 50% ਔਰਤ, 50% ਮਰਦ। ਉਮਰ ਦੀ ਰੇਂਜ: 18-26 ਸਾਲ ਪੁਰਾਣਾ. |
| ਵਾਲੀਅਮ | 15,000 ਦਾਖਲਾ ਚਿੱਤਰ, 300,000+ ਇਤਿਹਾਸਕ ਚਿੱਤਰ, ਅਤੇ 2,000 ਵੀਡੀਓ | ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 35 ਸੈਲਫੀ, ਕੁੱਲ 175,000 ਚਿੱਤਰ। | 150,000 – 200,000 ਚਿੱਤਰ। |
| ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ | ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰ (1920 x 1280), ਰੋਸ਼ਨੀ, ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਹਾਵ-ਭਾਵ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। | ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਪਿਛੋਕੜ ਅਤੇ ਪਹਿਰਾਵੇ, ਬਿਨਾਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ। | ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰ (2160 x 3840 ਪਿਕਸਲ), ਸਟੀਕ ਪੋਰਟਰੇਟ ਅਨੁਪਾਤ, ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਕੋਣ ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨ। |
| ਵੇਰਵਾ | ਕੇਸ 4 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ | ਕੇਸ 5 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ | ਕੇਸ 6 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ |
|---|---|---|---|
| ਕੇਸ ਵਰਤੋ | 6,100 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ (ਛੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ) | 428 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ (9 ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼) | 600 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ (ਜਾਤੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਸੰਗ੍ਰਹਿ) |
| ਉਦੇਸ਼ | ਭਾਵਨਾ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਛੇ ਵੱਖਰੀਆਂ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ। | AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੋਸ਼ਨੀ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ। | ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਸਲਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| ਡਾਟਾਸੈਟ ਰਚਨਾ | ਵਿਸ਼ਾ: ਪੂਰਬੀ ਅਤੇ ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆ ਤੋਂ 6,100 ਵਿਅਕਤੀ। ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ: ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 6 ਚਿੱਤਰ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਸਲੀ ਵਿਗਾੜ: ਜਾਪਾਨੀ (9,000 ਚਿੱਤਰ), ਕੋਰੀਆਈ (2,400), ਚੀਨੀ (2,400), ਦੱਖਣ-ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (2,400), ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (2,400)। | ਵਿਸ਼ਾ: 428 ਭਾਰਤੀ ਵਿਅਕਤੀ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ: 160 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੋਸ਼ਨੀ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 9 ਚਿੱਤਰ। | ਵਿਸ਼ਾ: ਵਿਭਿੰਨ ਨਸਲੀ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ 600 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਅਕਤੀ। ਨਸਲੀ ਵਿਗਾੜ: ਅਫਰੀਕਨ (967 ਚਿੱਤਰ), ਮੱਧ ਪੂਰਬੀ (81), ਮੂਲ ਅਮਰੀਕੀ (1,383), ਦੱਖਣੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (738), ਦੱਖਣ-ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆਈ (481)। ਉਮਰ ਦੀ ਰੇਂਜ: 20 ਤੋਂ 70 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ. |
| ਵਾਲੀਅਮ | 18,600 ਚਿੱਤਰ | 74,880 ਚਿੱਤਰ | 3,752 ਚਿੱਤਰ |
| ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ | ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਦਿੱਖ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼। | ਇਕਸਾਰ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਉਮਰ ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਦੀ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰੋ। | ਪੂਰੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਨਸਲੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰ। |
12 ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈੱਡ ਪੋਜ਼, ਨਸਲ, ਲਿੰਗ, ਪਿਛੋਕੜ, ਕੈਪਚਰ ਦਾ ਕੋਣ, ਉਮਰ ਆਦਿ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ 68k ਚਿੱਤਰ
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਪੋਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ 22k ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਵੀਡੀਓ ਡਾਟਾਸੈੱਟ
2.5+ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ 3,000k+ ਚਿੱਤਰ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਕਈ ਭੂਗੋਲ ਦੇ 2-6 ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ
ਸਪੂਫ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ/ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਾਸਕ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੇ 20k ਵੀਡੀਓ
ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਗੁੱਸਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਲੱਖਣ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਰੋਲਆਊਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਾਲ ਤਸਕਰਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅਹਾਤੇ ਵਿੱਚ ਬਾਇਓ ਆਈਡੀ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਤੱਕ ਜਿਹਨਾਂ ਦਾ ਆਮ ਅੱਖ ਤੱਕ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਇਨ-ਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਓ
ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਨ-ਸਟੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਚੈਕਆਉਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।
ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ
ਪਰਾਹੁਣਚਾਰੀ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਚੈੱਕ-ਇਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵਾਂ ਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਹਿਮਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਕਰੋ।
ਨਿਗਰਾਨੀ, ਖਤਰੇ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਅਤੇ ਰੱਖਿਆ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰੋ।
ਸਮਰਪਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੀਮਾਂ:
ਉੱਚਤਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਪੇਟੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸਫਲਤਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਉਬਲਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ - ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਅਤੇ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ।
ਮਨੁੱਖ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵੀ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਖੋਜ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ 380ms ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ ਚਿਹਰਿਆਂ ਲਈ 460ms ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗੁਣਾਂ ਦਾ ਹੁਣ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖਾਂ ਕੋਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਵਸਤੂਆਂ, ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਵ-ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ.
ਆਉ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਡੀਓਜ਼, ਫੋਟੋਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਫੀਡਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਿਸੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਬਾਅਦ 2D ਅਤੇ 3D ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਚਿੱਤਰ-ਤੋਂ-ਡਾਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮੈਚਮੇਕਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਇੱਕ ਖੋਜੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਢਲਾ ਆਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਭਾਵ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੱਕੀ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਮਗ ਸ਼ਾਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨਾ ਵੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਯੋਗ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲੰਬਕਾਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਿਮੈਂਟਿਕਸ, ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪੌਲੀਗਨ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਭੋਜਨ ਦੇ ਕੇ ਨਿਰੀਖਣ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਨਾਲੋਂ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫੇਸ ਪੇ ਟੈਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੁਧਾਰਿਆ ਹੋਇਆ ਪ੍ਰਚੂਨ ਅਨੁਭਵ, ਬਿਹਤਰ ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਨੁਭਵ, ਪ੍ਰਚੂਨ ਅਪਰਾਧ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਲਾਪਤਾ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਦੇਖਭਾਲ, ਸਹੀ ਹਾਜ਼ਰੀ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਮੋਟਿਵ, ਰਿਟੇਲ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਸਖਤ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ GDPR ਵਰਗੇ ਗਲੋਬਲ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸਾਰੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਗੁਮਨਾਮ ਹੈ।
ਸਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।