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चेहरे की पहचान
सर्वोत्तम गुणवत्ता वाले छवि डेटा के साथ सटीकता के लिए अपने चेहरे की पहचान मॉडल का अनुकूलन करें
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 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।
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।
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
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।
आपके AI सिस्टम को सटीक परिणाम देने के लिए, इसे हज़ारों मानव चेहरे के डेटासेट के साथ प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। चेहरे की छवि डेटा की मात्रा जितनी अधिक होगी, उतना ही बेहतर होगा। यही कारण है कि हमारा नेटवर्क आपको लाखों डेटासेट स्रोत करने में मदद कर सकता है, ताकि आपका चेहरे की पहचान प्रणाली सबसे उपयुक्त, प्रासंगिक और प्रासंगिक डेटा के साथ प्रशिक्षित हो। हम यह भी समझते हैं कि आपका भूगोल, बाजार खंड और जनसांख्यिकी बहुत विशिष्ट हो सकती है। आपकी सभी ज़रूरतों को पूरा करने के लिए, हम विभिन्न जातीयताओं, आयु समूहों, जातियों और बहुत कुछ में कस्टम फेस इमेज डेटा प्रदान करते हैं। हम इस बारे में कड़े दिशा-निर्देश लागू करते हैं कि रिज़ॉल्यूशन, फ़ाइल फ़ॉर्मेट, रोशनी, पोज़ और बहुत कुछ के मामले में हमारे सिस्टम पर चेहरे की छवियों को कैसे अपलोड किया जाना चाहिए।
जब आप अच्छी गुणवत्ता वाली चेहरे की तस्वीरें प्राप्त करते हैं, तो आप केवल 50% कार्य पूरा करते हैं। जब आप प्राप्त छवि डेटासेट को उनमें फीड करते हैं, तब भी आपके चेहरे की पहचान करने वाले सिस्टम आपको निरर्थक परिणाम (या बिल्कुल भी परिणाम नहीं) देंगे। प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू करने के लिए, आपको अपने चेहरे की छवि को एनोटेट करवाना होगा। कई चेहरे की पहचान करने वाले डेटा पॉइंट हैं जिन्हें चिह्नित किया जाना है, हाव-भाव जिन्हें लेबल किया जाना है, भावनाओं और अभिव्यक्तियों को एनोटेट किया जाना है और बहुत कुछ। शैप में, हम अपनी चेहरे की पहचान करने वाली तकनीकों के साथ चेहरे की छवियों को एनोटेट करने में आपकी सहायता कर सकते हैं। चेहरे की पहचान के सभी जटिल विवरण और पहलुओं को हमारे अपने इन-हाउस दिग्गजों द्वारा सटीकता के लिए एनोटेट किया जाता है, जो वर्षों से AI स्पेक्ट्रम में हैं।
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।
आपके विचार या बाजार खंड चाहे जो भी हो, आपको प्रचुर मात्रा में डेटा की आवश्यकता होगी जिसे प्रशिक्षण के लिए एनोटेट करने की आवश्यकता होगी। आप हमसे संपर्क कर सकने वाले उपयोग के कुछ मामलों की त्वरित जानकारी प्राप्त करने के लिए, यहां एक सूची दी गई है।
पृष्ठभूमि
एआई-संचालित चेहरे की पहचान करने वाले मॉडलों की सटीकता और विविधता को बढ़ाने के प्रयास में, एक व्यापक डेटा संग्रह परियोजना शुरू की गई थी। इस परियोजना का उद्देश्य विभिन्न जातियों, आयु समूहों और प्रकाश स्थितियों में विविध चेहरे की छवियों और वीडियो को इकट्ठा करना था। डेटा को कई अलग-अलग डेटासेट में सावधानीपूर्वक व्यवस्थित किया गया था, जिनमें से प्रत्येक विशिष्ट उपयोग के मामलों और उद्योग की आवश्यकताओं को पूरा करता था।
डेटासेट अवलोकन
| विवरण | उपयोग प्रकरण 1 | उपयोग प्रकरण 2 | उपयोग प्रकरण 3 |
|---|---|---|---|
| उदाहरण | 15,000 अद्वितीय विषयों की ऐतिहासिक छवियाँ | 5,000 अद्वितीय विषयों की चेहरे की छवियाँ | 10,000 अद्वितीय विषयों की छवियाँ |
| उद्देश्य | उन्नत एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए ऐतिहासिक चेहरे की छवियों का एक मजबूत डेटासेट बनाना। | विशेष रूप से भारतीय और एशियाई बाजारों के लिए विविध चेहरे संबंधी डेटासेट तैयार करना। | विभिन्न कोणों और भावों को कैप्चर करते हुए विभिन्न प्रकार की चेहरे की छवियां एकत्र करना। |
| डेटासेट संरचना | विषय: 15,000 अद्वितीय व्यक्ति. डेटा अंक: प्रत्येक विषय ने 1 नामांकन छवि + 15 ऐतिहासिक छवियाँ प्रदान कीं। अतिरिक्त डेटा: 2 विषयों के सिर की गतिविधियों को कैप्चर करने वाले 1,000 वीडियो (इनडोर और आउटडोर)। | विषय: 5,000 अद्वितीय व्यक्ति. | विषय: 10,000 अद्वितीय व्यक्ति डेटा अंक: प्रत्येक विषय ने 15-20 चित्र उपलब्ध कराए, जिनमें विभिन्न कोण और भाव शामिल थे। |
| जातीयता और जनसांख्यिकी | जातीय विभाजन: अश्वेत (35%), पूर्व एशियाई (42%), दक्षिण एशियाई (13%), श्वेत (10%)। लिंग: 50% महिला, 50% पुरुष. आयु सीमा: चित्र प्रत्येक विषय के जीवन के अंतिम 10 वर्षों को कवर करते हैं, तथा 18 वर्ष से अधिक आयु के व्यक्तियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। | जातीय विभाजन: भारतीय (50%), एशियाई (20%), अश्वेत (30%)। आयु सीमा: 18 से 60 साल की उम्र। लिंग वितरण: 50% महिला, 50% पुरुष. | जातीय विभाजन: चीनी जातीयता (100%). लिंग: 50% महिला, 50% पुरुष. आयु सीमा: 18-26 साल पुराना है। |
| खंड | 15,000 नामांकन छवियाँ, 300,000+ ऐतिहासिक छवियाँ और 2,000 वीडियो | प्रति विषय 35 सेल्फी, कुल 175,000 छवियां। | 150,000 – 200,000 छवियाँ. |
| गुणवत्ता के मानक | उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां (1920 x 1280), प्रकाश, चेहरे के भाव और छवि स्पष्टता पर सख्त दिशानिर्देशों के साथ। | विविध पृष्ठभूमि और पोशाक, कोई चेहरा सौंदर्यीकरण नहीं, तथा डेटासेट में एकसमान छवि गुणवत्ता। | उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां (2160 x 3840 पिक्सल), सटीक पोर्ट्रेट अनुपात, और विविध कोण और भाव। |
| विवरण | उपयोग प्रकरण 4 | उपयोग प्रकरण 5 | उपयोग प्रकरण 6 |
|---|---|---|---|
| उदाहरण | 6,100 विशिष्ट विषयों (छह मानवीय भावनाओं) की छवियां | 428 अद्वितीय विषयों की छवियाँ (9 प्रकाश परिदृश्य) | 600 अद्वितीय विषयों की छवियाँ (जातीयता-आधारित संग्रह) |
| उद्देश्य | भावना पहचान प्रणालियों के लिए छह अलग-अलग मानवीय भावनाओं को दर्शाने वाले चेहरे के चित्र एकत्र करना। | एआई मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए विभिन्न प्रकाश स्थितियों के तहत चेहरे की छवियों को कैप्चर करना। | उन्नत AI मॉडल प्रदर्शन के लिए जातीय विविधता को दर्शाने वाला डेटासेट तैयार करना। |
| डेटासेट संरचना | विषय: पूर्व और दक्षिण एशिया से 6,100 व्यक्ति। डेटा अंक: प्रत्येक विषय पर 6 छवियां, जिनमें से प्रत्येक एक अलग भावना का प्रतिनिधित्व करती है। जातीय विभाजन: जापानी (9,000 छवियाँ), कोरियाई (2,400), चीनी (2,400), दक्षिण पूर्व एशियाई (2,400), दक्षिण एशियाई (2,400). | विषय: 428 भारतीय व्यक्ति. डेटा अंक: 160 विभिन्न प्रकाश स्थितियों में प्रति विषय 9 छवियाँ। | विषय: विविध जातीय पृष्ठभूमि के 600 अद्वितीय व्यक्ति। जातीय विभाजन: अफ़्रीकी (967 चित्र), मध्य पूर्वी (81), मूल अमेरिकी (1,383), दक्षिण एशियाई (738), दक्षिण पूर्व एशियाई (481). आयु सीमा: 20 से 70 साल की उम्र। |
| खंड | 18,600 छवियों | 74,880 छवियों | 3,752 छवियों |
| गुणवत्ता के मानक | चेहरे की दृश्यता, प्रकाश और भाव की स्थिरता पर सख्त दिशानिर्देश। | सुसंगत प्रकाश के साथ स्पष्ट छवियां, तथा आयु एवं लिंग का संतुलित प्रतिनिधित्व। | डेटासेट में जातीय विविधता और एकरूपता पर ध्यान केंद्रित करने वाली उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां। |
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 पहचान मॉडल के लिए कई पोज़ के साथ कई देशों से 22k चेहरे का वीडियो डेटासेट
2.5+ लोगों से 3,000k+ चित्र। डेटासेट में कई भौगोलिक क्षेत्रों के 2-6 लोगों के समूह की छवियां हैं
स्पूफ डिटेक्शन एआई मॉडल के निर्माण/प्रशिक्षण के लिए मास्क के साथ चेहरों के 20k वीडियो
विभिन्न उद्योगों को चेहरा पहचान प्रशिक्षण डेटा उपलब्ध कराना
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।
ड्राइवर की निगरानी और कार में सुरक्षा प्रणालियों के लिए डिज़ाइन किए गए चेहरे की पहचान डेटासेट के साथ स्वायत्त ड्राइविंग क्षमताओं को बढ़ावा दें
वैयक्तिकृत इन-स्टोर सेवाओं और निर्बाध चेकआउट प्रक्रियाओं के लिए चेहरे की पहचान डेटासेट के साथ ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाएं।
ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर व्यक्तिगत खरीदारी अनुभव प्रदान करें और ग्राहक प्रमाणीकरण में सुधार करें।
स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों के लिए विशेष चेहरे की पहचान डेटासेट के साथ रोगी की पहचान और निदान सटीकता को सशक्त बनाना
आतिथ्य में निर्बाध चेक-इन और वैयक्तिकृत अनुभव के लिए चेहरे की पहचान वाले डेटासेट के साथ अतिथि सेवाओं को उन्नत करें।
निगरानी, खतरे का पता लगाने और रक्षा अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित चेहरे की पहचान डेटासेट के साथ सुरक्षा उपायों को मजबूत करना।
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए दृश्य दुनिया की समझ बनाने के बारे में कंप्यूटर दृष्टि है। इसकी सफलता पूरी तरह से उस पर निर्भर करती है जिसे हम इमेज एनोटेशन कहते हैं - तकनीक के पीछे मूलभूत प्रक्रिया जो मशीनों को बुद्धिमान निर्णय लेती है और ठीक यही हम चर्चा और अन्वेषण करने वाले हैं।
मनुष्य चेहरों को पहचानने में माहिर हैं, लेकिन हम भावों और भावनाओं की व्याख्या भी काफी स्वाभाविक रूप से करते हैं। शोध कहता है कि हम प्रस्तुति के बाद 380ms के भीतर और अपरिचित चेहरों के लिए 460ms के भीतर व्यक्तिगत रूप से जाने-पहचाने चेहरों की पहचान कर सकते हैं। हालाँकि, यह आंतरिक रूप से मानवीय गुण अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटर विज़न में एक प्रतियोगी है।
मनुष्यों में तस्वीरों से वस्तुओं, लोगों और स्थानों को अलग करने और सटीक रूप से पहचानने की जन्मजात क्षमता होती है। हालाँकि, कंप्यूटर छवियों को वर्गीकृत करने की क्षमता के साथ नहीं आते हैं। फिर भी, उन्हें कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों और छवि पहचान प्रौद्योगिकी का उपयोग करके दृश्य जानकारी की व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
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 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।
हम अपने डेटासेट को विभिन्न उद्योगों, जैसे ऑटोमोटिव, खुदरा, स्वास्थ्य सेवा और सुरक्षा की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तैयार करते हैं, तथा यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा उद्योग-विशिष्ट आवश्यकताओं और अनुप्रयोगों के अनुरूप हो।
हम कड़े डेटा गोपनीयता मानकों का पालन करते हैं और GDPR जैसे वैश्विक नियमों का अनुपालन करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी चेहरे की पहचान डेटा नैतिक रूप से प्राप्त किया जाता है और आवश्यकतानुसार गुमनाम किया जाता है।
हमारे डेटासेट अपनी विविधता, मापनीयता और उच्च गुणवत्ता वाले एनोटेशन द्वारा प्रतिष्ठित हैं, जो उन्हें विभिन्न उद्योगों में सटीक और विश्वसनीय चेहरे की पहचान मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आदर्श बनाते हैं।