ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ

ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ

ਵਧੀਆ ਕੁਆਲਿਟੀ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ

ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ

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।

ਇੱਕ ਸਹੀ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ

ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ

ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ

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।

ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਹਾਵ-ਭਾਵਾਂ ਦੀ ਭੀੜ

ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਹਾਵ-ਭਾਵਾਂ ਦੀ ਭੀੜ

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।

ਵਿਲੱਖਣ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ

ਵਿਲੱਖਣ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ

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

ਸ਼ੈਪ ਤੋਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸੇਵਾਵਾਂ

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।

ਚਿਹਰਾ ਚਿੱਤਰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ

ਚਿਹਰਾ ਚਿੱਤਰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ

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।

ਚਿਹਰਾ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਚਿਹਰਾ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

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।

ਸ਼ੈਪ ਕੈਨ

ਸਰੋਤ ਚਿਹਰੇ
ਚਿੱਤਰ

ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ

ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ

ਸਹਿਮਤੀ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਫਾਈਲਾਂ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋ

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।

ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ

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।

  • ਪੋਰਟੇਬਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, IoT ਈਕੋਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਲਈ ਰਾਹ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
  • ਉੱਚ-ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ, ਡਿਪਲੋਮੈਟਾਂ ਦੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰਾਂ ਆਦਿ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਭੂਗੋਲਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ।
  • ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼ ਜਾਂ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਰਾਂ ਤੱਕ ਚਾਬੀ ਰਹਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ।
  • ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਨਿਯਤ ਵਿਗਿਆਪਨ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ।
  • ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਓ 
  • ਮਹਿਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਰੁਚੀਆਂ, ਪਸੰਦ/ਨਾਪਸੰਦਾਂ, ਕਮਰੇ ਅਤੇ ਭੋਜਨ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਆਦਿ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਰਾਹੁਣਚਾਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੋ।

AI ਮਾਡਲ ਇਨਹਾਂਸਮੈਂਟ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ

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

ਵੇਰਵਾਕੇਸ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਕੇਸ 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਕੇਸ 3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਕੇਸ ਵਰਤੋ15,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤਸਵੀਰਾਂ5,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ10,000 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ
ਉਦੇਸ਼ਉੱਨਤ 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 ਰਚਨਾਵਿਸ਼ਾ: 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 ਜਨਸੰਖਿਆਨਸਲੀ 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.
ਵਾਲੀਅਮ15,000 ਦਾਖਲਾ ਚਿੱਤਰ, 300,000+ ਇਤਿਹਾਸਕ ਚਿੱਤਰ, ਅਤੇ 2,000 ਵੀਡੀਓਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ਾ 35 ਸੈਲਫੀ, ਕੁੱਲ 175,000 ਚਿੱਤਰ।150,000 – 200,000 ਚਿੱਤਰ।
ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ਉੱਚ-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।
ਵੇਰਵਾਕੇਸ 4 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਕੇਸ 5 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਕੇਸ 6 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਕੇਸ ਵਰਤੋ6,100 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ (ਛੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ)428 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ (9 ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼)600 ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ (ਜਾਤੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਸੰਗ੍ਰਹਿ)
ਉਦੇਸ਼ਭਾਵਨਾ 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 ਰਚਨਾਵਿਸ਼ਾ: 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.
ਵਾਲੀਅਮ18,600 ਚਿੱਤਰ74,880 ਚਿੱਤਰ3,752 ਚਿੱਤਰ
ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ਚਿਹਰੇ 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।

ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡਾਟਾਸੈੱਟ / ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡਾਟਾਸੈੱਟ

ਫੇਸ ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਡੇਟਾਸੈਟ

12 ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈੱਡ ਪੋਜ਼, ਨਸਲ, ਲਿੰਗ, ਪਿਛੋਕੜ, ਕੈਪਚਰ ਦਾ ਕੋਣ, ਉਮਰ ਆਦਿ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ 68k ਚਿੱਤਰ

ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ

  • ਕੇਸ ਵਰਤੋ: ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ
  • ਫਾਰਮੈਟ: ਚਿੱਤਰ
  • ਵਾਲੀਅਮ: 12,000 +
  • ਟਿੱਪਣੀ: ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟ

ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਪੋਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ 22k ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਵੀਡੀਓ ਡਾਟਾਸੈੱਟ

ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟ

  • ਕੇਸ ਵਰਤੋ: ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ
  • ਫਾਰਮੈਟ: ਵੀਡੀਓ
  • ਵਾਲੀਅਮ: 22,000 +
  • ਟਿੱਪਣੀ: ਨਹੀਂ

ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ

2.5+ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ 3,000k+ ਚਿੱਤਰ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਕਈ ਭੂਗੋਲ ਦੇ 2-6 ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ

ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ

  • ਕੇਸ ਵਰਤੋ: ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ
  • ਫਾਰਮੈਟ: ਚਿੱਤਰ
  • ਵਾਲੀਅਮ: 2,500 +
  • ਟਿੱਪਣੀ: ਨਹੀਂ

ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਡੇਟਾਸੈਟ

ਸਪੂਫ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ/ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਾਸਕ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੇ 20k ਵੀਡੀਓ

ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈਟ

  • ਕੇਸ ਵਰਤੋ: ਸਪੂਫ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ AI ਮਾਡਲ
  • ਫਾਰਮੈਟ: ਵੀਡੀਓ
  • ਵਾਲੀਅਮ: 20,000 +
  • ਟਿੱਪਣੀ: ਨਹੀਂ

ਵਰਟੀਕਲ

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।

ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨ

ਆਟੋਮੋਟਿਵ

ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਇਨ-ਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਓ

ਪਰਚੂਨ

ਪਰਚੂਨ

ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਨ-ਸਟੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਚੈਕਆਉਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।

ਫੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ - ਚਿੱਤਰ ਲੇਬਲਿੰਗ

ਈ-ਕਾਮਰਸ

ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ

ਹੋਸਪਿਟੈਲਿਟੀ

ਹੋਸਪਿਟੈਲਿਟੀ

ਪਰਾਹੁਣਚਾਰੀ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਚੈੱਕ-ਇਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵਾਂ ਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਹਿਮਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਕਰੋ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਰੱਖਿਆ

ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਰੱਖਿਆ

ਨਿਗਰਾਨੀ, ਖਤਰੇ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਅਤੇ ਰੱਖਿਆ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਕਰੋ।

ਸਾਡੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਲੋਕ

ਲੋਕ

ਸਮਰਪਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੀਮਾਂ:

  • ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ QA ਲਈ 30,000+ ਸਹਿਯੋਗੀ
  • ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮ
  • ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ
  • ਟੇਲੈਂਟ ਪੂਲ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਟੀਮ
ਕਾਰਵਾਈ

ਕਾਰਵਾਈ

ਉੱਚਤਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:

  • ਮਜਬੂਤ 6 ਸਿਗਮਾ ਸਟੇਜ-ਗੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
  • 6 ਸਿਗਮਾ ਬਲੈਕ ਬੈਲਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮ - ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ
  • ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ
ਪਲੇਟਫਾਰਮ

ਪਲੇਟਫਾਰਮ

ਪੇਟੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:

  • ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
  • ਨਿਰਦੋਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ
  • ਤੇਜ਼ TAT
  • ਸਹਿਜ ਡਿਲਿਵਰੀ

ਫੀਚਰਡ ਕਲਾਇੰਟ

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।