चेहरे की पहचान

चेहरे की पहचान के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा

सर्वोत्तम गुणवत्ता वाले छवि डेटा के साथ सटीकता के लिए अपने चेहरे की पहचान मॉडल को अनुकूलित करें

चेहरे की पहचान

आज, हम अगली पीढ़ी के तंत्र के भोर में हैं, जहां हमारे चेहरे हमारे पासकोड हैं। अद्वितीय चेहरे की विशेषताओं की पहचान के माध्यम से, मशीनें यह पता लगा सकती हैं कि उपकरण तक पहुंचने का प्रयास करने वाला व्यक्ति अधिकृत है या नहीं, अपराधियों और चूककर्ताओं को ट्रैक करने के लिए वास्तविक छवियों के साथ सीसीटीवी फुटेज का मिलान करें, खुदरा स्टोर में अपराध को कम करें, और बहुत कुछ। सरल शब्दों में, यह वह तकनीक है जो किसी व्यक्ति के चेहरे को एक्सेस करने के लिए अधिकृत करती है या कार्यों के एक सेट को निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन की गई है। बैकएंड पर, कई एल्गोरिदम और मॉड्यूल महत्वपूर्ण कार्यों को पूरा करने के लिए गणनाओं को निष्पादित करने और चेहरे की विशेषताओं (आकार और बहुभुज के रूप में) से मेल खाने के लिए ब्रेकनेक गति पर काम करते हैं।

एक सटीक चेहरे की पहचान मॉडल की शारीरिक रचना

चेहरे की विशेषताएं और परिप्रेक्ष्य

चेहरे की विशेषताएं और परिप्रेक्ष्य

एक व्यक्ति का चेहरा प्रत्येक कोण, प्रोफ़ाइल और दृष्टिकोण से अलग दिखता है। एक मशीन को सटीक रूप से यह बताने में सक्षम होना चाहिए कि क्या यह वही व्यक्ति है, भले ही व्यक्ति डिवाइस पर घूरता हो, चाहे सामने-तटस्थ परिप्रेक्ष्य या दाएं-नीचे परिप्रेक्ष्य से।

चेहरे के भावों की भीड़

चेहरे के भावों की भरमार

एक मॉडल को स्पष्ट रूप से बताना चाहिए कि क्या कोई व्यक्ति मुस्कुरा रहा है, भौंक रहा है, रो रहा है, या उन्हें या उनकी छवियों को देखकर घूर रहा है। यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि आंखें एक जैसी दिख सकती हैं जब कोई व्यक्ति या तो आश्चर्यचकित होता है या डरता है और फिर सटीक अभिव्यक्ति को त्रुटि मुक्त पहचानता है।

अद्वितीय चेहरे की पहचान करने वालों की व्याख्या करें

चेहरे के विशिष्ट पहचानकर्ताओं को एनोटेट करें

मोल, निशान, आग से जलने, और अधिक जैसे दृश्यमान विभेदक ऐसे विभेदक हैं जो व्यक्तियों के लिए अद्वितीय हैं और चेहरे को बेहतर ढंग से प्रशिक्षित और संसाधित करने के लिए एआई मॉड्यूल द्वारा विचार किया जाना चाहिए। मॉडलों को उनका पता लगाने और उन्हें चेहरे की विशेषताओं के रूप में विशेषता देने में सक्षम होना चाहिए, न कि उन्हें छोड़ देना चाहिए।​

Shaip . की ओर से चेहरे की पहचान करने वाली सेवाएं

चाहे आपको चेहरे की छवि डेटा संग्रह (विभिन्न चेहरे की विशेषताओं, दृष्टिकोणों, अभिव्यक्तियों या भावनाओं से मिलकर) की आवश्यकता हो, या चेहरे की छवि डेटा एनोटेशन सेवाओं (दृश्य विभेदकों को टैग करने के लिए, उपयुक्त मेटाडेटा के साथ चेहरे की अभिव्यक्तियां जैसे मुस्कुराहट, तेवर, आदि) हमारे योगदानकर्ताओं से दुनिया भर में आपके प्रशिक्षण डेटा की जरूरतों को तेजी से और बड़े पैमाने पर पूरा कर सकते हैं।

चेहरा छवि संग्रह

चेहरा छवि संग्रह

आपके एआई सिस्टम को सटीक परिणाम देने के लिए, इसे हजारों मानव चेहरे के डेटासेट के साथ प्रशिक्षित करना होगा। छवि डेटा की मात्रा जितनी अधिक होगी, उतना बेहतर होगा। इसलिए हमारा नेटवर्क आपको लाखों डेटासेट प्राप्त करने में मदद कर सकता है, इसलिए आपके चेहरे की पहचान प्रणाली को सबसे उपयुक्त, प्रासंगिक और प्रासंगिक डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है।

हम यह भी समझते हैं कि आपका भूगोल, बाज़ार खंड और जनसांख्यिकी बहुत विशिष्ट हो सकता है। आपकी सभी ज़रूरतों को पूरा करने के लिए, हम विविध जातियों, आयु समूहों, जातियों और अन्य में चेहरा छवि डेटा प्रदान करते हैं। हम संकल्प, फ़ाइल स्वरूपों, रोशनी, पोज़, और बहुत कुछ के संदर्भ में चेहरे की छवियों को हमारे सिस्टम पर कैसे अपलोड किया जाना चाहिए, इस पर कड़े दिशानिर्देश लागू करते हैं। यह हमें डेटासेट की एक समान श्रेणी प्रदान करता है जो न केवल संकलित करना आसान है बल्कि प्रशिक्षित भी है।

फेस इमेज एनोटेशन

फेस इमेज एनोटेशन

जब आप गुणवत्ता वाले चेहरे के चित्र प्राप्त करते हैं, तो आपने केवल 50% कार्य पूरा किया है। आपके चेहरे की पहचान प्रणाली तब भी आपको व्यर्थ परिणाम (या बिल्कुल भी कोई परिणाम नहीं) देगी जब आप उनमें अधिग्रहीत छवि डेटासेट फीड करेंगे। प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू करने के लिए, आपको अपने चेहरे की छवि को एनोटेट करवाना होगा। कई चेहरे की पहचान डेटा बिंदु हैं जिन्हें चिह्नित किया जाना है, हावभाव जिन्हें लेबल करना है, भावनाओं और अभिव्यक्तियों को एनोटेट करना है और बहुत कुछ।

शैप में, हम यह सब अपने फेशियल लैंडमार्क रिकग्निशन तकनीकों के माध्यम से सटीकता के साथ करते हैं। चेहरे की पहचान के सभी जटिल विवरण और पहलुओं को सटीकता के लिए हमारे अपने इन-हाउस दिग्गजों द्वारा एनोटेट किया गया है, जो वर्षों से एआई स्पेक्ट्रम में हैं।

शैप कैन

स्रोत फेशियल
छवियों

छवि डेटा लेबल करने के लिए संसाधनों को प्रशिक्षित करें

सटीकता और गुणवत्ता के लिए डेटा की समीक्षा करें

सहमत प्रारूप में डेटा फ़ाइलें जमा करें

विशेषज्ञों की हमारी टीम हमारे मालिकाना छवि एनोटेशन प्लेटफॉर्म पर चेहरे की छवियों को एकत्र और एनोटेट कर सकती है, हालांकि, एक संक्षिप्त प्रशिक्षण के बाद वही एनोटेटर आपके इन-हाउस इमेज एनोटेशन प्लेटफॉर्म पर चेहरे की छवियों को भी एनोटेट कर सकते हैं। थोड़े समय के भीतर, वे कड़े विनिर्देशों के आधार पर और वांछित गुणवत्ता के साथ हजारों चेहरे की छवियों को एनोटेट करने में सक्षम होंगे।

चेहरे की पहचान उपयोग के मामले

आपके विचार या बाजार खंड के बावजूद, आपको प्रचुर मात्रा में डेटा की आवश्यकता होगी जिसे प्रशिक्षण के लिए एनोटेट करने की आवश्यकता है। इसलिए, हमारे समाधान आपकी आवश्यकताओं को पूरी तरह से पूरा करेंगे और बाजार में आपके समय को गति देने में मदद करेंगे। कुछ उपयोग के मामलों के बारे में एक त्वरित विचार प्राप्त करने के लिए आप हमसे संपर्क कर सकते हैं, यहां एक सूची है।

  • पोर्टेबल उपकरणों में चेहरे की पहचान प्रणाली को लागू करने के लिए, IoT पारिस्थितिक तंत्र, और उन्नत सुरक्षा और एन्क्रिप्शन के लिए रास्ता बनाते हैं।
  • भौगोलिक निगरानी और सुरक्षा उद्देश्यों के लिए हाई-प्रोफाइल पड़ोस, राजनयिकों के संवेदनशील क्षेत्रों, और बहुत कुछ की निगरानी करना।
  • अपने ऑटोमोबाइल या अपनी कनेक्टेड कारों के लिए बिना चाबी के उपयोग को शामिल करना।
  • अपने उत्पादों या सेवाओं के लिए लक्षित विज्ञापन अभियान चलाने के लिए।
  • आपात स्थिति और सर्जरी के दौरान चेहरे की विशेषताओं के माध्यम से पहुंच प्रदान करके स्वास्थ्य देखभाल को और अधिक सुलभ बनाने और ईएचआर को इंटरऑपरेबल बनाने के लिए।
  • मेहमानों को उनकी रुचियों, पसंद/नापसंद, कमरे और भोजन की प्राथमिकताओं आदि को याद और प्रोफाइल करके व्यक्तिगत आतिथ्य सेवाएं प्रदान करना।

फेशियल रिकॉग्निशन डेटासेट / फेस डिटेक्शन डेटासेट

फेस लैंडमार्क डेटासेट

12 मील के पत्थर बिंदुओं के साथ सिर की मुद्रा, जातीयता, लिंग, पृष्ठभूमि, पकड़ने का कोण, आयु, आदि के आसपास विविधताओं वाली 68k छवियां

चेहरे की छवि डेटासेट

  • उदाहरण: चेहरे की पहचान
  • प्रारूप: छावियां
  • मात्रा: 12,000 +
  • एनोटेशन: मील का पत्थर एनोटेशन

बॉयोमीट्रिक डेटासेट

चेहरे की पहचान मॉडल के लिए कई पोज़ वाले कई देशों के 22k चेहरे का वीडियो डेटासेट

बॉयोमीट्रिक डेटासेट

  • उदाहरण: चेहरे की पहचान
  • प्रारूप: वीडियो
  • मात्रा: 22,000 +
  • एनोटेशन: नहीं

लोगों का समूह छवि डेटासेट

2.5+ लोगों से 3,000k+ चित्र। डेटासेट में कई भौगोलिक क्षेत्रों के 2-6 लोगों के समूह की छवियां शामिल हैं

लोगों का समूह छवि डेटासेट

  • उदाहरण: छवि पहचान मॉडल
  • प्रारूप: छावियां
  • मात्रा: 2,500 +
  • एनोटेशन: नहीं

बॉयोमीट्रिक नकाबपोश वीडियो डेटासेट

स्पूफ डिटेक्शन एआई मॉडल के निर्माण/प्रशिक्षण के लिए मास्क वाले चेहरों के 20k वीडियो

बॉयोमीट्रिक नकाबपोश वीडियो डेटासेट

  • उदाहरण: स्पूफ डिटेक्शन एआई मॉडल
  • प्रारूप: वीडियो
  • मात्रा: 20,000 +
  • एनोटेशन: नहीं

कार्यक्षेत्र

अनेक उद्योगों को चेहरे की पहचान सेवाएं प्रदान करना

फेशियल रिकग्निशन सभी सेगमेंट में मौजूदा रोष है, जहां अद्वितीय उपयोग के मामलों का परीक्षण किया जा रहा है और कार्यान्वयन के लिए रोल आउट किया जा रहा है। बाल तस्करों पर नज़र रखने और संगठन के परिसरों में बायो आईडी लगाने से लेकर उन विसंगतियों का अध्ययन करने तक, जिनका पता नहीं चल पाता है, चेहरे की पहचान व्यवसायों और उद्योगों को असंख्य तरीकों से मदद कर रही है।

स्वायत्त वाहन

मोटर वाहन

खुदरा

खुदरा

फैशन और amp; ईकॉमर्स - छवि लेबलिंग

मार्केटिंग ईकामर्स

हेल्थकेयर

हेल्थकेयर

सत्कार (हॉस्पिटैलिटी)

सत्कार (हॉस्पिटैलिटी)

सुरक्षा & रक्षा

सुरक्षा और रक्षा

हमारी क्षमता

स्टाफ़

स्टाफ़

समर्पित और प्रशिक्षित टीमें:

  • डेटा संग्रह, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
  • क्रेडेंशियल प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टीम
  • अनुभवी उत्पाद विकास दल
  • टैलेंट पूल सोर्सिंग और ऑनबोर्डिंग टीम

प्रक्रिया

प्रक्रिया

उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया गया है:

  • मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
  • 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - प्रमुख प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
  • निरंतर सुधार और प्रतिक्रिया लूप 

मंच

मंच

पेटेंट प्लेटफॉर्म लाभ प्रदान करता है:

  • वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
  • त्रुटिहीन गुणवत्ता
  • तेज़ टाटा
  • निर्बाध डिलीवरी

फीचर्ड ग्राहक

विश्व-अग्रणी एआई उत्पादों के निर्माण के लिए टीमों को सशक्त बनाना।

आइए चेहरे की पहचान मॉडल के लिए आपके प्रशिक्षण डेटा की जरूरतों पर चर्चा करें

चेहरे की पहचान बुद्धिमान बायोमेट्रिक सुरक्षा के अभिन्न घटकों में से एक है, जिसका उद्देश्य किसी व्यक्ति की पहचान की पुष्टि या प्रमाणीकरण करना है। एक तकनीक के रूप में, इसका उपयोग वीडियो, फ़ोटो और यहां तक ​​कि रीयल-टाइम फ़ीड में मनुष्यों का पता लगाने, उनकी पहचान करने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।

चेहरे की पहचान एक प्रासंगिक डेटाबेस के खिलाफ व्यक्तियों के पकड़े गए चेहरों का मिलान करके काम करती है। प्रक्रिया का पता लगाने के साथ शुरू होता है, इसके बाद 2 डी और 3 डी विश्लेषण, छवि-से-डेटा रूपांतरण और अंत में मैचमेकिंग होती है।

चेहरे की पहचान, एक आविष्कारशील दृश्य पहचान तकनीक के रूप में अक्सर स्मार्टफोन और कंप्यूटर को अनलॉक करने का प्राथमिक आधार होता है। हालांकि, कानून प्रवर्तन में इसकी उपस्थिति यानी अधिकारियों को संदिग्धों के मग शॉट्स एकत्र करने और डेटाबेस के साथ उनका मिलान करने में मदद करना भी एक उदाहरण के रूप में योग्य है।

यदि आप अधिक लक्षित उदाहरण देख रहे हैं, अमेज़न की मान्यता और Google की तस्वीरें कुछ प्रमुख नमूने हैं।

यदि आप कंप्यूटर विज़न के साथ एक ऊर्ध्वाधर-विशिष्ट AI मॉडल को प्रशिक्षित करने की योजना बना रहे हैं, तो आपको पहले इसे व्यक्तियों की छवियों और चेहरों की पहचान करने में सक्षम बनाना चाहिए और फिर नई तकनीकों जैसे शब्दार्थ, विभाजन और बहुभुज एनोटेशन को खिलाकर पर्यवेक्षित शिक्षण शुरू करना चाहिए। इसलिए चेहरे की पहचान सुरक्षा-विशिष्ट एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए कदम है, जहां ऑब्जेक्ट डिटेक्शन पर व्यक्तिगत पहचान को प्राथमिकता दी जाती है।

महामारी के बाद के युग में चेहरे की पहचान कई बुद्धिमान प्रणालियों की रीढ़ हो सकती है। लाभों में फेस पे तकनीक का उपयोग करके बेहतर खुदरा अनुभव, बेहतर बैंकिंग अनुभव, कम खुदरा अपराध दर, लापता व्यक्तियों की तेजी से पहचान, बेहतर रोगी देखभाल, सटीक उपस्थिति ट्रैकिंग, और बहुत कुछ शामिल हैं।