ಮೌಖಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ
ಇಂದು, ನಾವು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಉದಯದಲ್ಲಿದ್ದೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಮುಖಗಳು ನಮ್ಮ ಪಾಸ್‌ಕೋಡ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಾಧನವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅಧಿಕೃತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಯಂತ್ರಗಳು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು, ಅಪರಾಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೀಫಾಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನಿಜವಾದ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ CCTV ಫೂಟೇಜ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಚಿಲ್ಲರೆ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಪರಾಧವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಅಧಿಕೃತಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಇದು. ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ನಲ್ಲಿ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು (ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳಂತೆ) ಹೊಂದಿಸಲು ಟನ್‌ಗಳಷ್ಟು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳು ಕಡಿದಾದ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖವು ಪ್ರತಿ ಕೋನ, ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಮುಂಭಾಗದ ತಟಸ್ಥ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಅಥವಾ ಬಲ-ಕೆಳಗಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಸಾಧನವನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾನೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಅದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯೇ ಎಂದು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳಲು ಯಂತ್ರವು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಗುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಮುಖ ಗಂಟಿಕ್ಕುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಳುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಅವರನ್ನು ಅಥವಾ ಅವರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ದಿಟ್ಟಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರಾ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾದರಿಯು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕು. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಆಶ್ಚರ್ಯಗೊಂಡಾಗ ಅಥವಾ ಭಯಗೊಂಡಾಗ ಕಣ್ಣುಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಖರವಾದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ದೋಷ-ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೋಲ್‌ಗಳು, ಸ್ಕಾರ್‌ಗಳು, ಬೆಂಕಿ ಸುಟ್ಟಗಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಗೋಚರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವಿಭಿನ್ನತೆಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಮುಖಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು AI ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೆಂದು ಆರೋಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಾರದು.
ನಿಮಗೆ ಮುಖದ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ (ವಿವಿಧ ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು, ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ) ಅಥವಾ ಮುಖ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಗಳು (ಗೋಚರ ಡಿಫರೆನ್ಸಿಯೇಟರ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು, ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮುಖದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಂದರೆ ನಗುವುದು, ಗಂಟಿಕ್ಕುವುದು, ಇತ್ಯಾದಿ.) ನಮ್ಮ ಕೊಡುಗೆದಾರರಿಂದ ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪೂರೈಸಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿಖರವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು, ಇದು ಸಾವಿರಾರು ಮಾನವ ಮುಖದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕು. ಮುಖದ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣವು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಮ್ಮ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನಿಮಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಭೌಗೋಳಿಕತೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವು ತುಂಬಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು, ನಾವು ವಿವಿಧ ಜನಾಂಗಗಳು, ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪುಗಳು, ಜನಾಂಗಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಸ್ಟಮ್ ಮುಖದ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ಗಳು, ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳು, ಪ್ರಕಾಶ, ಭಂಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂಗೆ ಹೇಗೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ಕಠಿಣ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನೀವು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, ನೀವು ಕೇವಲ 50% ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ ನಿಮ್ಮ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಮಗೆ ಅರ್ಥಹೀನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ (ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಲ್ಲ). ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಮುಖದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀವು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಗುರುತಿಸಬೇಕಾದ ಹಲವಾರು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಸನ್ನೆಗಳು, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು. Shaip ನಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಮುಖದ ಹೆಗ್ಗುರುತನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾವು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಿವರಗಳು ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಮ್ಮದೇ ಆದ ಆಂತರಿಕ ಅನುಭವಿಗಳಿಂದ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅವರು ವರ್ಷಗಳಿಂದ AI ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್‌ನಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ.
ನಮ್ಮ ತಜ್ಞರ ತಂಡವು ನಮ್ಮ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ ಅದೇ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, ಅವರು ಕಠಿಣ ವಿಶೇಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗುಣಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ ಸಾವಿರಾರು ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.TE
ನಿಮ್ಮ ಕಲ್ಪನೆ ಅಥವಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗದ ಹೊರತಾಗಿ, ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳ ತ್ವರಿತ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಇಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಇದೆ.
ಹಿನ್ನೆಲೆ
AI-ಚಾಲಿತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ, ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಯಿತು. ಯೋಜನೆಯು ವಿವಿಧ ಜನಾಂಗಗಳು, ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪುಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಆಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅವಲೋಕನ
| ವಿವರಗಳು | ಪ್ರಕರಣ 1 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ | ಪ್ರಕರಣ 2 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ | ಪ್ರಕರಣ 3 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ |
|---|---|---|---|
| ಕೇಸ್ ಬಳಸಿ | 15,000 ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಚಿತ್ರಗಳು | 5,000 ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳು | 10,000 ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು |
| ಉದ್ದೇಶ | ಸುಧಾರಿತ AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು. | ಭಾರತೀಯ ಮತ್ತು ಏಷ್ಯನ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮುಖದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು. | ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು. |
| ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂಯೋಜನೆ | ವಿಷಯಗಳ: 15,000 ಅನನ್ಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು. ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು: ಪ್ರತಿ ವಿಷಯವು 1 ದಾಖಲಾತಿ ಚಿತ್ರ + 15 ಐತಿಹಾಸಿಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾ: 2 ವೀಡಿಯೊಗಳು (ಒಳಾಂಗಣ ಮತ್ತು ಹೊರಾಂಗಣ) 1,000 ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ತಲೆಯ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. | ವಿಷಯಗಳ: 5,000 ಅನನ್ಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು. | ವಿಷಯಗಳ: 10,000 ಅನನ್ಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು: ಪ್ರತಿ ವಿಷಯವು 15-20 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ, ಬಹು ಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. |
| ಜನಾಂಗೀಯತೆ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ | ಜನಾಂಗೀಯ ವಿಭಜನೆ: ಕಪ್ಪು (35%), ಪೂರ್ವ ಏಷ್ಯಾ (42%), ದಕ್ಷಿಣ ಏಷ್ಯಾ (13%), ಬಿಳಿ (10%). ಲಿಂಗ: 50% ಸ್ತ್ರೀ, 50% ಪುರುಷ. ವಯೋಮಿತಿ: ಚಿತ್ರಗಳು ಪ್ರತಿ ವಿಷಯದ ಜೀವನದ ಕೊನೆಯ 10 ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, 18+ ವಯಸ್ಸಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. | ಜನಾಂಗೀಯ ವಿಭಜನೆ: ಭಾರತೀಯ (50%), ಏಷ್ಯನ್ (20%), ಕಪ್ಪು (30%). ವಯೋಮಿತಿ: 18 ರಿಂದ 60 ವರ್ಷ. ಲಿಂಗ ವಿತರಣೆ: 50% ಸ್ತ್ರೀ, 50% ಪುರುಷ. | ಜನಾಂಗೀಯ ವಿಭಜನೆ: ಚೀನೀ ಜನಾಂಗೀಯತೆ (100%). ಲಿಂಗ: 50% ಸ್ತ್ರೀ, 50% ಪುರುಷ. ವಯೋಮಿತಿ: 18-26 ವರ್ಷಗಳು. |
| ಸಂಪುಟ | 15,000 ದಾಖಲಾತಿ ಚಿತ್ರಗಳು, 300,000+ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು 2,000 ವೀಡಿಯೊಗಳು | ಪ್ರತಿ ವಿಷಯಕ್ಕೆ 35 ಸೆಲ್ಫಿಗಳು, ಒಟ್ಟು 175,000 ಚಿತ್ರಗಳು. | 150,000 - 200,000 ಚಿತ್ರಗಳು. |
| ಗುಣಮಟ್ಟ ಗುಣಮಟ್ಟಗಳು | ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳು (1920 x 1280), ಬೆಳಕು, ಮುಖಭಾವ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಮೇಲೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳೊಂದಿಗೆ. | ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಡುಗೆ ತೊಡುಗೆಗಳು, ಯಾವುದೇ ಮುಖದ ಸುಂದರೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾದ ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ. | ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳು (2160 x 3840 ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು), ನಿಖರವಾದ ಭಾವಚಿತ್ರ ಅನುಪಾತ, ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು. |
| ವಿವರಗಳು | ಪ್ರಕರಣ 4 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ | ಪ್ರಕರಣ 5 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ | ಪ್ರಕರಣ 6 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ |
|---|---|---|---|
| ಕೇಸ್ ಬಳಸಿ | 6,100 ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು (ಆರು ಮಾನವ ಭಾವನೆಗಳು) | 428 ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು (9 ಬೆಳಕಿನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು) | 600 ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು (ಜನಾಂಗೀಯ-ಆಧಾರಿತ ಸಂಗ್ರಹ) |
| ಉದ್ದೇಶ | ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ಆರು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾನವ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು. | AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವಿವಿಧ ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು. | ವರ್ಧಿತ AI ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಜನಾಂಗಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು. |
| ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂಯೋಜನೆ | ವಿಷಯಗಳ: ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ದಕ್ಷಿಣ ಏಷ್ಯಾದಿಂದ 6,100 ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು. ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು: ಪ್ರತಿ ವಿಷಯಕ್ಕೆ 6 ಚಿತ್ರಗಳು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಜನಾಂಗೀಯ ವಿಭಜನೆ: ಜಪಾನೀಸ್ (9,000 ಚಿತ್ರಗಳು), ಕೊರಿಯನ್ (2,400), ಚೈನೀಸ್ (2,400), ಆಗ್ನೇಯ ಏಷ್ಯಾ (2,400), ದಕ್ಷಿಣ ಏಷ್ಯಾ (2,400). | ವಿಷಯಗಳ: 428 ಭಾರತೀಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು. ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು: 160 ವಿಭಿನ್ನ ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವಿಷಯಕ್ಕೆ 9 ಚಿತ್ರಗಳು. | ವಿಷಯಗಳ: ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಜನಾಂಗೀಯ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ 600 ಅನನ್ಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು. ಜನಾಂಗೀಯ ವಿಭಜನೆ: ಆಫ್ರಿಕನ್ (967 ಚಿತ್ರಗಳು), ಮಧ್ಯಪ್ರಾಚ್ಯ (81), ಸ್ಥಳೀಯ ಅಮೆರಿಕನ್ (1,383), ದಕ್ಷಿಣ ಏಷ್ಯಾ (738), ಆಗ್ನೇಯ ಏಷ್ಯಾ (481). ವಯೋಮಿತಿ: 20 ರಿಂದ 70 ವರ್ಷ. |
| ಸಂಪುಟ | 18,600 ಚಿತ್ರಗಳು | 74,880 ಚಿತ್ರಗಳು | 3,752 ಚಿತ್ರಗಳು |
| ಗುಣಮಟ್ಟ ಗುಣಮಟ್ಟಗಳು | ಮುಖದ ಗೋಚರತೆ, ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಮೇಲೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು. | ಸ್ಥಿರವಾದ ಬೆಳಕಿನೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಲಿಂಗದ ಸಮತೋಲಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ. | ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಜನಾಂಗೀಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳು. |
12 ಹೆಗ್ಗುರುತು ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ ತಲೆಯ ಭಂಗಿ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ, ಲಿಂಗ, ಹಿನ್ನೆಲೆ, ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಕೋನ, ವಯಸ್ಸು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಸುತ್ತಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ 68k ಚಿತ್ರಗಳು
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಬಹು ಭಂಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹು ದೇಶಗಳಿಂದ 22k ಮುಖದ ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್
2.5+ ಜನರಿಂದ 3,000k+ ಚಿತ್ರಗಳು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬಹು ಭೂಗೋಳಗಳಿಂದ 2-6 ಜನರ ಗುಂಪಿನ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
ಸ್ಪೂಫ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು/ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಮುಖವಾಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮುಖಗಳ 20k ವೀಡಿಯೊಗಳು
ಬಹು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿದೆ
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕ್ರೋಧವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅನನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊರತರಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮಕ್ಕಳ ಕಳ್ಳಸಾಗಣೆದಾರರನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಆವರಣದಲ್ಲಿ ಬಯೋ ಐಡಿ ನಿಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಣ್ಣಿಗೆ ಪತ್ತೆಯಾಗದಿರುವ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವವರೆಗೆ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಅಸಂಖ್ಯಾತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.
ಡ್ರೈವರ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇನ್-ಕಾರ್ ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ
ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಇನ್-ಸ್ಟೋರ್ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತ ಚೆಕ್‌ಔಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಶಾಪಿಂಗ್ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಇಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ.
ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ರೋಗಿಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸಿ
ತಡೆರಹಿತ ಚೆಕ್-ಇನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆತಿಥ್ಯದಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಅನುಭವಗಳಿಗಾಗಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅತಿಥಿ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
ಕಣ್ಗಾವಲು, ಬೆದರಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿ.
ಮೀಸಲಾದ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತಂಡಗಳು:
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದಕ್ಷತೆಯು ಇದರೊಂದಿಗೆ ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ:
ಪೇಟೆಂಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
ಮೀಸಲಾದ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತಂಡಗಳು:
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದಕ್ಷತೆಯು ಇದರೊಂದಿಗೆ ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ:
ಪೇಟೆಂಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಾಗಿದೆ. ಅದರ ಯಶಸ್ಸು ನಾವು ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದು ಕರೆಯುವದಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕುದಿಯುತ್ತದೆ - ಯಂತ್ರಗಳು ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹಿಂದಿನ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನೇ ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಹೊರಟಿದ್ದೇವೆ.
ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವರು ಪ್ರವೀಣರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ನಾವು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ನಂತರ 380ms ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ಮುಖಗಳಿಗೆ 460ms ಒಳಗೆ ನಾವು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಪರಿಚಿತ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸಂಶೋಧನೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಮಾನವ ಗುಣವು ಈಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ವಸ್ತುಗಳು, ಜನರು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮಾನವರು ಸಹಜ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಬರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅವರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು.
ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಎಐ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವುದು.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸೋಣ
ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಭದ್ರತೆಯ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಒಂದಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ, ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಫೀಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ವಶಪಡಿಸಿಕೊಂಡ ಮುಖಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ 2D ಮತ್ತು 3D ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಇಮೇಜ್-ಟು-ಡೇಟಾ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಒಂದು ಸೃಜನಶೀಲ ದೃಶ್ಯ ಗುರುತಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಾನೂನು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು ಅಂದರೆ ಶಂಕಿತರ ಮಗ್ ಶಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅಧಿಕಾರಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸಹ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಲಂಬ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನೀವು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರ ಶಬ್ದಾರ್ಥ, ವಿಭಾಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಂತಹ ಹೊಸ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಆಹಾರ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು. ಆದ್ದರಿಂದ ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಮೆಟ್ಟಿಲು, ಅಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ನಂತರದ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಹಲವಾರು ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಫೇಸ್ ಪೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸುಧಾರಿತ ಚಿಲ್ಲರೆ ಅನುಭವ, ಉತ್ತಮ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಅನುಭವ, ಕಡಿಮೆ ಚಿಲ್ಲರೆ ಅಪರಾಧ ದರಗಳು, ಕಾಣೆಯಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ತ್ವರಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸುಧಾರಿತ ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆ, ನಿಖರವಾದ ಹಾಜರಾತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸೇರಿವೆ.
ವಾಹನ, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ನಾವು ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತೇವೆ, ಡೇಟಾವು ಉದ್ಯಮ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ನಾವು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು GDPR ನಂತಹ ಜಾಗತಿಕ ನಿಬಂಧನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಎಲ್ಲಾ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾ ನೈತಿಕವಾಗಿ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗಿದೆ, ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
