ನೀವು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉಚಿತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ನಿಮ್ಮ AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಉನ್ನತೀಕರಿಸಲು? ಮುಂದೆ ನೋಡಬೇಡಿ! AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಂಶೋಧನೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ 19 ಉಚಿತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ
ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವವರೆಗೆ ಆಧುನಿಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಜಾಗತಿಕ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ 5.01 ರಲ್ಲಿ $2023 ಶತಕೋಟಿಯಿಂದ 12.67 ರ ವೇಳೆಗೆ $2030 ಶತಕೋಟಿಗೆ, 14.5%ನ CAGR ಜೊತೆಗೆ, AI ಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕರಹಿತ ದೃಢೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ.
ಉಚಿತ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಅವು ಬಲವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದು, ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮುಕ್ತ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ ಭಾವನೆಯ ಪತ್ತೆ, ವಯಸ್ಸಿನ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಭಂಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿಯಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮುಖ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳು: ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅದು ಮೊದಲು ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಇದನ್ನು ಮುಖ ಪತ್ತೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ವಯೋಲಾ-ಜೋನ್ಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ನಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿವೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಈಗ ವಿಭಿನ್ನ ಭಂಗಿಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿನ ಮುಖಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು, ಸಮತೋಲನ ನಿಖರತೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ಮುಖ ಚಿತ್ರಗಳ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ದೃಢವಾದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಸಮೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಾದ್ಯಂತ ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಮುಖ ಜೋಡಣೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತಗಳು ಬೆಳಕು, ಭಂಗಿ ಮತ್ತು ಮುಖದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯು ಹೊಸ ಡೇಟಾಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ 19 ಉಚಿತ ಮುಖದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫೇಸ್ ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ ಮಾತ್ರ ಫೇಶಿಯಲ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ತನ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಇಲ್ಲದೆ, ನೀವು ದೃಢವಾದ ಫೇಶಿಯಲ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ಈ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಬೆಳಕು, ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ, ಭಂಗಿ ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಮುಖದ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಆದರೆ ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರವಿದೆ.
ಉಚಿತವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಭಂಡಾರವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
ನಾವೀಗ ಆರಂಭಿಸೋಣ.
ವೈಲ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಮುಖಗಳು (ಲಿಂಕ್)
ಮತ್ತೊಂದು ಉಚಿತ-ಡೌನ್ಲೋಡ್ ದೊಡ್ಡ ಮುಖದ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾಸೆಟ್, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಫೇಸಸ್ ಇನ್ ದಿ ವೈಲ್ಡ್, ಅನಿರ್ಬಂಧಿತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸುಮಾರು 13,000 ಮುಖದ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವೆಬ್ನಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರಿನೊಂದಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಸೆಲೆಬ್ಫೇಸಸ್ (ಲಿಂಕ್)
CelebFaces ಎಂಬುದು 200,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮುಖದ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿತ್ರವು 40 ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ 10,000 ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುರುತುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಗ್ಗುರುತು ಸ್ಥಳೀಕರಣವೂ ಸೇರಿದೆ. ಇದನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯೇತರ ಸಂಶೋಧನಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಮುಖ ಪತ್ತೆ, ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ MMLAB ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ.
ಟಫ್ಟ್ಸ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ (ಲಿಂಕ್)
ಟಫ್ಟ್ಸ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಛಾಯಾಗ್ರಹಣದ ಚಿತ್ರಗಳು, ಮುಖಗಳ ಗಣಕೀಕೃತ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸುವವರ 3D, ಉಷ್ಣ ಮತ್ತು ಅತಿಗೆಂಪು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಚಿತ್ರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮುಖ ಪತ್ತೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದೆ. 10,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಚಿತ್ರಗಳ ಈ ಸಮಗ್ರ ಸಂಗ್ರಹವು ಎರಡೂ ಲಿಂಗಗಳ ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ವಿಶಾಲ ವಯಸ್ಸಿನ ಶ್ರೇಣಿ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳಿಂದ.
Google ಮುಖದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಹೋಲಿಕೆ (ಲಿಂಕ್)
Google ಮುಖದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಹೋಲಿಕೆಯು ಮುಖದ ಚಿತ್ರ ತ್ರಿವಳಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತೊಂದು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಉಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಮೂರರಲ್ಲಿ ಯಾವ ಜೋಡಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮುಖಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಮಾನವರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
UMDFaces (ಲಿಂಕ್)
ಅತಿದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ UMDFaces 367,000 ವಿಷಯಗಳಾದ್ಯಂತ 8,200 ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಮುಖಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ 3.7 ವಿಷಯಗಳ ಮುಖದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೀಡಿಯೊಗಳಿಂದ 3,100 ಮಿಲಿಯನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಫ್ರೇಮ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಗುರುತಿಸಲಾದ ಲ್ಯಾಂಡ್ಮಾರ್ಕ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಫೇಸ್ ಚಿತ್ರಗಳು (ಲಿಂಕ್)
ಈ ಉಚಿತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ 7049 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು 15 ಕೀಪಾಯಿಂಟ್ಗಳವರೆಗೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರದ ಕೀಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಬದಲಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ 15 ಗರಿಷ್ಠ. ಎಲ್ಲಾ ಕೀಪಾಯಿಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು CSV ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ.
UTKFace (ಲಿಂಕ್)
UTK ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಲ್ಲಾ ವಯಸ್ಸಿನ ಜನರ 20,000 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ವಯಸ್ಸು, ಜನಾಂಗೀಯತೆ ಮತ್ತು ಲಿಂಗದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಮಾರ್ಫ್ (ಲಿಂಕ್)
MORPH ಎನ್ನುವುದು ಮುಖಗಳಿಂದ ವಯಸ್ಸನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು 55,134 ರಿಂದ 13,617 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ 16 ಜನರ 77 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಮುಖದ ಕೀಪಾಯಿಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ YouTube (ಲಿಂಕ್)
ಮುಖದ ಕೀಪಾಯಿಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ YouTube ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವೇದಿಕೆಗಳಿಂದ ತೆಗೆದ ಸೆಲೆಬ್ರಿಟಿಗಳ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವೀಡಿಯೊಗಳಿಂದ ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್ನಾದ್ಯಂತ ಮುಖದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ವಿಶಾಲವಾದ ಮುಖ (ಲಿಂಕ್)
ವೈಡರ್ ಫೇಸ್ ಸಿಂಗಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಜನರ ಗುಂಪುಗಳ 10,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೆರವಣಿಗೆಗಳು, ಟ್ರಾಫಿಕ್, ಪಾರ್ಟಿಗಳು, ಸಭೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ದೃಶ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಯೇಲ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ (ಲಿಂಕ್)
ಯೇಲ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿಭಿನ್ನ ಬೆಳಕು, ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ, ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ 165 ವಿಷಯಗಳ 15 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಸಿಂಪ್ಸನ್ಸ್ ಫೇಸಸ್ (ಲಿಂಕ್)
ಸಿಂಪ್ಸನ್ಸ್ ಫೇಸಸ್ ಎಂಬುದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಟಿವಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ, ಸಿಂಪ್ಸನ್ಸ್, ಸೀಸನ್ 25 ರಿಂದ 28 ರಿಂದ ತೆಗೆದ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಿಂಪ್ಸನ್ಸ್ ಶೋನಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಪಾತ್ರದ ಮುಖಗಳ 10,000 ಕತ್ತರಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ನೈಜ ಮತ್ತು ನಕಲಿ ಮುಖ ಪತ್ತೆ (ಲಿಂಕ್)
ನೈಜ ಮತ್ತು ನಕಲಿ ಮುಖ ಪತ್ತೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನೈಜ ಮತ್ತು ನಕಲಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ 1000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ನೈಜ ಮತ್ತು 900 ನಕಲಿ ಮುಖಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಫ್ಲಿಕರ್ ಮುಖಗಳು (ಲಿಂಕ್)
Flickr ಮುಖಗಳು Flickr ನಿಂದ ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡಿದ ಮುಖದ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಯಸ್ಸು, ರಾಷ್ಟ್ರೀಯತೆ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಜನರ 70,000 PNG ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ವಿಜಿಜಿ ಮುಖ (ಲಿಂಕ್)
VGG ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮುಖದ ಗುರುತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ 2.6 ಜನರ 2,622 ಮಿಲಿಯನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಮಲ್ಟಿ-ಪೋಸ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿ-ಎಕ್ಸ್ಪ್ರೆಶನ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾ (ಲಿಂಕ್)
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ 102,476 ಏಷ್ಯನ್ನರ 1,507 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (762 ಪುರುಷರು, 745 ಮಹಿಳೆಯರು). ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು 62 ಬಹು-ಭಂಗಿ ಮತ್ತು 6 ಬಹು-ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾನೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳು, ಭಂಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮುಖ ಮತ್ತು ಮುಖಭಾವವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಜೀವಂತ ಮುಖ ಮತ್ತು ಆಂಟಿ-ಸ್ಪೂಫಿಂಗ್ ಡೇಟಾ (ಲಿಂಕ್)
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ 1,056 ಜನರಿಗೆ ಆಂಟಿ-ಸ್ಪೂಫಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಒಳಾಂಗಣ ಮತ್ತು ಹೊರಾಂಗಣ ದೃಶ್ಯಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಯುವ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯವಯಸ್ಕ ಜನರನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಲ್ಲಾ ವಯಸ್ಸಿನವರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಡೇಟಾವು ಬಹು ಭಂಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಮುಖ ಪಾವತಿ ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಅನ್ಲಾಕಿಂಗ್ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಮಲ್ಟಿ-ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಮುಖಗಳು (MALF) ಡೇಟಾಸೆಟ್ (ಲಿಂಕ್)
ಮಲ್ಟಿ-ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಮುಖಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ 5,250 ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಮುಖಗಳೊಂದಿಗೆ 11,931 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಮುಖ ಪತ್ತೆಯ ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು 2015 ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು.
Google ಮುಖದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಹೋಲಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ (ಲಿಂಕ್)
Google ಮುಖದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಹೋಲಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ 156k ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು 500k ತ್ರಿವಳಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. Google ಸಂಶೋಧಕರಿಂದ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಭಾವನೆಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಂತಹ ಮುಖದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು 2018 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು.
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು: ಕೀ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾಪನಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ನಂತರ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ಸೇರಿವೆ, ಇದು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ; ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಮುಖಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಮಗ್ರ ನೋಟಕ್ಕಾಗಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ F1-ಸ್ಕೋರ್. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ರಿಸೀವರ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ (ROC) ಕರ್ವ್ ಮತ್ತು ROC ಕರ್ವ್ (AUC) ಅಡಿಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರದೇಶವು ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಸಂಭಾವ್ಯ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
ಫೈನಲ್ ಥಾಟ್ಸ್
ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬೇಡಿಕೆಯು 2025 ರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಲೇ ಇದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ. 19 ಉಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ನಮ್ಮ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಬ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಮುರಿಯದೆಯೇ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಭಾವನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಅಥವಾ ನವೀನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವಿರಾ? ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಇಂದೇ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ!
