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 का अनुकूलन करें

चेहरे की पहचान

आज, हम अगली पीढ़ी के तंत्र की शुरुआत में हैं, जहां हमारे चेहरे हमारे पासकोड हैं। अद्वितीय चेहरे की विशेषताओं की पहचान के माध्यम से, मशीनें यह पता लगा सकती हैं कि डिवाइस तक पहुंचने का प्रयास करने वाला व्यक्ति अधिकृत है या नहीं, अपराधी और बकाएदारों को ट्रैक करने के लिए वास्तविक छवियों के साथ सीसीटीवी फुटेज का मिलान करें, खुदरा दुकानों 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 स्कैन करती है या कार्यों के एक सेट को निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन की जाती है। बैकएंड पर, महत्वपूर्ण कार्यों को पूरा करने के लिए गणनाओं को निष्पादित करने और चेहरे की विशेषताओं (आकार और बहुभुज के रूप में) को पूरा करने के लिए बहुत सारे एल्गोरिदम और मॉड्यूल ब्रेकनेक गति से 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 हर 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 सामने-तटस्थ परिप्रेक्ष्य या दाएं-नीचे के परिप्रेक्ष्य से डिवाइस को देखता है या नहीं।

चेहरे के भावों की भीड़

चेहरे के भावों की भीड़

एक मॉडल को निश्चित रूप से बताना चाहिए कि क्या कोई व्यक्ति मुस्कुरा रहा है, भौंहें चढ़ा रहा है, रो रहा है, या उन्हें या उनकी छवियों को घूर रहा है। यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि जब कोई व्यक्ति या तो हैरान या डरा हुआ होता है तो आँखें समान दिख सकती हैं और फिर त्रुटि-मुक्त सटीक अभिव्यक्ति का पता लगा सकती हैं।

अद्वितीय चेहरे की पहचानकर्ताओं को एनोटेट करें

अद्वितीय चेहरे की पहचानकर्ताओं को एनोटेट करें

दिखाई देने वाले विभेदक जैसे कि तिल, निशान, आग से जलना, और बहुत कुछ अलग करने वाले हैं जो व्यक्तियों के लिए अद्वितीय हैं और एआई मॉड्यूल द्वारा चेहरे को बेहतर ढंग से प्रशिक्षित करने और संसाधित करने के लिए 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 से चेहरे की पहचान 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 AI सिस्टम को सटीक परिणाम देने के लिए, इसे हजारों मानव चेहरे के डेटासेट के साथ प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। छवि डेटा की मात्रा जितनी अधिक होगी, उतना बेहतर होगा। इसीलिए 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 सकते हैं। आपकी सभी ज़रूरतों को पूरा करने के लिए, हम विभिन्न जातीयताओं, आयु समूहों, नस्लों आदि में चेहरे की छवि डेटा प्रदान करते हैं। हम रिज़ॉल्यूशन, फ़ाइल प्रारूप, रोशनी, पोज़ और अधिक 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 जिसे न केवल संकलित करना आसान है बल्कि प्रशिक्षित करना भी आसान है।

चेहरे की छवि एनोटेशन

फेस इमेज एनोटेशन

जब आप गुणवत्तापूर्ण चेहरे की छवियां प्राप्त करते हैं, तो आपने केवल 50% कार्य पूरा किया है। जब आप प्राप्त छवि डेटासेट को उनमें फीड करेंगे तो आपकी चेहरे की पहचान प्रणाली आपको निरर्थक परिणाम (या कोई परिणाम नहीं) देगी। प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू करने के लिए, आपको अपने चेहरे की छवि को एनोटेट करवाना होगा। ऐसे कई चेहरे की पहचान डेटा बिंदु हैं जिन्हें चिह्नित किया जाना है, इशारों को लेबल किया जाना है, भावनाओं और अभिव्यक्तियों को एनोटेट किया जाना है और भी बहुत कुछ है। शेप में, हम यह सब अपनी चेहरे की पहचान तकनीकों के माध्यम से सटीकता के साथ करते हैं। चेहरे की पहचान के सभी जटिल विवरण और पहलुओं को हमारे अपने इन-हाउस दिग्गजों द्वारा सटीकता के लिए एनोटेट किया गया है, जो वर्षों से एआई स्पेक्ट्रम में हैं।

शिप कर सकते हैं

स्रोत चेहरे
छवियों

छवि डेटा को लेबल करने के लिए संसाधनों को प्रशिक्षित करें

सटीकता और गुणवत्ता के लिए डेटा की समीक्षा करें

सहमत प्रारूप में डेटा फ़ाइलें सबमिट करें

विशेषज्ञों की हमारी टीम हमारे मालिकाना छवि एनोटेशन प्लेटफॉर्म पर चेहरे की छवियों को एकत्र और एनोटेट कर सकती है, हालांकि, संक्षिप्त प्रशिक्षण के बाद वही एनोटेटर्स आपके इन-हाउस इमेज एनोटेशन प्लेटफॉर्म पर भी चेहरे की छवियों को 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 के उपयोग के मामले

आपके विचार या बाज़ार खंड के बावजूद, आपको प्रचुर मात्रा में डेटा की आवश्यकता होगी, जिसे प्रशिक्षण के लिए एनोटेट करने की आवश्यकता है। तो, हमारे समाधान पूरी तरह से आपकी आवश्यकताओं को पूरा करेंगे और बाजार में आपके समय को गति देने में मदद करेंगे। आप हमसे संपर्क कर सकने वाले उपयोग के कुछ मामलों की त्वरित जानकारी प्राप्त करने के लिए, यहां एक सूची दी गई 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।
  • हाई-प्रोफाइल पड़ोस, राजनयिकों के संवेदनशील क्षेत्रों और अधिक की निगरानी के लिए भौगोलिक निगरानी और सुरक्षा उद्देश्यों के लिए।
  • अपने ऑटोमोबाइल या अपनी कनेक्टेड कारों में कीलेस एक्सेस शामिल करने के लिए।
  • 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 सेवा को अधिक सुलभ बनाने और ईएचआर को इंटरऑपरेबल बनाने के लिए।
  • मेहमानों को उनकी रुचियों, पसंद/नापसंद, कमरे और भोजन की वरीयताओं आदि को याद करके 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: लैंडमार्क एनोटेशन

बायोमेट्रिक डेटासेट

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

बायोमेट्रिक 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 हैं

लोगों का समूह छवि डेटासेट

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

बायोमेट्रिक नकाबपोश वीडियो डेटासेट

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

बायोमेट्रिक नकाबपोश वीडियो डेटासेट

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

कार्यक्षेत्र

कई उद्योगों को चेहरे की पहचान सेवाएं प्रदान करना

चेहरे की पहचान सभी क्षेत्रों में वर्तमान 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 परिसर में बायो आईडी को तैनात करने से लेकर उन विसंगतियों का अध्ययन करने तक जो सामान्य आंखों से नहीं देखी जा सकती हैं, चेहरे की पहचान व्यवसायों और उद्योगों को असंख्य तरीकों से मदद कर रही है।

स्वायत्त वाहन

मोटर वाहन

हेल्थकेयर

हेल्थकेयर

खुदरा

खुदरा

सत्कार (हॉस्पिटैलिटी)

सत्कार (हॉस्पिटैलिटी)

फ़ैशन और ईकॉमर्स - छवि लेबलिंग

मार्केटिंग ईकामर्स

सुरक्षा एवं बचाव

सुरक्षा और रक्षा

हमारी क्षमता

स्टाफ़

स्टाफ़

समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:

  • डेटा संग्रह, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
  • प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
  • अनुभवी उत्पाद विकास टीम
  • टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम

प्रक्रिया

प्रक्रिया

उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:

  • मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
  • 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
  • सतत सुधार एवं फीडबैक लूप 

मंच

मंच

पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:

  • वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
  • त्रुटिहीन गुणवत्ता
  • तेज़ TAT
  • निर्बाध वितरण

विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक

विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।

आइए, चेहरे की पहचान करने वाले मॉडल के लिए आपके प्रशिक्षण डेटा की ज़रूरतों 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, फोटो और यहां तक ​​कि रीयल-टाइम फीड में मनुष्यों का पता लगाने, पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।

चेहरे की पहचान संबंधित डेटाबेस के विरुद्ध व्यक्तियों के कैप्चर किए गए चेहरों का मिलान करके काम करती है। प्रक्रिया पहचान के साथ शुरू होती है, इसके बाद 2डी और 3डी विश्लेषण, इमेज-टू-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 के फ़ोटो कुछ प्रमुख नमूने हैं।

यदि आप कंप्यूटर विज़न के साथ वर्टिकल-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 होगा और फिर सिमेंटिक्स, सेगमेंटेशन और पॉलीगॉन एनोटेशन जैसी नई तकनीकों को खिलाकर पर्यवेक्षित शिक्षण शुरू करना होगा। इसलिए चेहरे की पहचान सुरक्षा-विशिष्ट एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए पहला कदम है, जहां वस्तु पहचान 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।