چہرے کی شناخت
بہترین معیار کے تصویری ڈیٹا کے ساتھ درستگی کے لیے اپنے چہرے کی شناخت کے ماڈلز کو بہتر بنائیں
آج، ہم اگلی نسل کے میکانزم کے آغاز پر ہیں، جہاں ہمارے چہرے ہمارے پاس کوڈ ہیں۔ چہرے کی انوکھی خصوصیات کی شناخت کے ذریعے، مشینیں اس بات کا پتہ لگا سکتی ہیں کہ آیا کسی ڈیوائس تک رسائی کی کوشش کرنے والا شخص مجاز ہے، سی سی ٹی وی فوٹیج کو حقیقی تصاویر کے ساتھ ملا کر مجرموں اور نادہندگان کو ٹریک کرنے، ریٹیل اسٹورز میں جرائم کو کم کرنے اور مزید بہت کچھ کر سکتا ہے۔ آسان الفاظ میں، یہ وہ ٹیکنالوجی ہے جو رسائی کی اجازت دینے کے لیے کسی فرد کے چہرے کو اسکین کرتی ہے یا اسے انجام دینے کے لیے بنائے گئے اعمال کے سیٹ کو انجام دیتی ہے۔ بیک اینڈ پر، بہت سارے الگورتھم اور ماڈیولز حسابات کو انجام دینے اور اہم کاموں کو پورا کرنے کے لیے چہرے کی خصوصیات (شکل اور کثیر الاضلاع) کو ملانے کے لیے انتہائی تیز رفتاری سے کام کرتے ہیں۔
ایک شخص کا چہرہ ہر زاویہ، پروفائل اور نقطہ نظر سے مختلف نظر آتا ہے۔ ایک مشین کو درست طریقے سے یہ بتانے کے قابل ہونا چاہئے کہ آیا یہ وہی شخص ہے چاہے فرد آلہ کو گھورتا ہے چاہے وہ سامنے کے غیر جانبدار نقطہ نظر سے یا دائیں نیچے کے نقطہ نظر سے ہو۔
ایک ماڈل کو واضح طور پر یہ بتانا چاہیے کہ آیا کوئی شخص ان کی یا ان کی تصاویر کو دیکھ کر مسکرا رہا ہے، ہچکولے کھا رہا ہے، رو رہا ہے، یا گھور رہا ہے۔ یہ سمجھنے کے قابل ہونا چاہئے کہ جب کوئی شخص حیران یا خوفزدہ ہو اور پھر غلطی سے پاک درست اظہار کا پتہ لگاتا ہے تو آنکھیں ایک جیسی نظر آتی ہیں۔
مرئی تفریق جیسے کہ تل، داغ، آگ میں جلنا، اور بہت کچھ فرق کرنے والے ہیں جو افراد کے لیے منفرد ہیں اور انہیں AI ماڈیولز کے ذریعے چہروں کو بہتر طریقے سے تربیت دینے اور پروسیس کرنے کے لیے غور کرنا چاہیے۔ ماڈلز کو ان کا پتہ لگانے کے قابل ہونا چاہئے اور انہیں چہرے کی خصوصیات کے طور پر منسوب کرنا چاہئے اور نہ صرف انہیں چھوڑنا چاہئے۔
چاہے آپ کو چہرے کی تصویر کا ڈیٹا اکٹھا کرنے کی ضرورت ہو (چہرے کی مختلف خصوصیات، نقطہ نظر، تاثرات یا جذبات پر مشتمل)، یا چہرے کی تصویر کے ڈیٹا کی تشریح کی خدمات (دیکھنے والے تفریق کو ٹیگ کرنے کے لیے، مناسب میٹا ڈیٹا کے ساتھ چہرے کے تاثرات جیسے کہ مسکرانا، بھونکنا وغیرہ،) کی طرف سے ہمارے تعاون کنندگان پوری دنیا میں آپ کے تربیتی ڈیٹا کی ضروریات کو تیزی سے اور پیمانے پر پورا کر سکتے ہیں۔
آپ کے AI سسٹم کو درست طریقے سے نتائج فراہم کرنے کے لیے، اسے ہزاروں انسانی چہرے کے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ تربیت دینی ہوگی۔ چہرے کی تصویر کے ڈیٹا کا حجم جتنا زیادہ ہوگا، اتنا ہی بہتر ہے۔ یہی وجہ ہے کہ ہمارا نیٹ ورک آپ کو لاکھوں ڈیٹا سیٹس کا ذریعہ بنانے میں مدد کر سکتا ہے، لہذا آپ کے چہرے کی شناخت کے نظام کو انتہائی مناسب، متعلقہ اور سیاق و سباق کے ڈیٹا کے ساتھ تربیت دی جاتی ہے۔ ہم یہ بھی سمجھتے ہیں کہ آپ کا جغرافیہ، مارکیٹ سیگمنٹ، اور ڈیموگرافکس بہت مخصوص ہو سکتے ہیں۔ آپ کی تمام ضروریات کو پورا کرنے کے لیے، ہم متنوع نسلوں، عمر کے گروپوں، نسلوں اور مزید بہت کچھ کے لیے حسب ضرورت چہرے کی تصویر کا ڈیٹا فراہم کرتے ہیں۔ ہم ریزولوشنز، فائل فارمیٹس، الیومینیشن، پوز، اور بہت کچھ کے لحاظ سے چہرے کی تصاویر کو ہمارے سسٹم پر اپ لوڈ کرنے کے بارے میں سخت رہنما خطوط متعین کرتے ہیں۔
جب آپ چہرے کی معیاری تصاویر حاصل کرتے ہیں، تو آپ نے صرف 50% کام مکمل کیا ہے۔ جب آپ ان میں حاصل کردہ تصویری ڈیٹاسیٹس کو کھلائیں گے تو آپ کے چہرے کی شناخت کے نظام آپ کو بے مقصد نتائج (یا بالکل بھی کوئی نتیجہ نہیں) دیں گے۔ تربیت کے عمل کو شروع کرنے کے لیے، آپ کو اپنے چہرے کی تصویر کی تشریح کرنے کی ضرورت ہے۔ چہرے کی شناخت کے کئی ڈیٹا پوائنٹس ہیں جن پر نشان لگانا ہوتا ہے، اشارے جن پر لیبل لگانا ہوتا ہے، جذبات اور تاثرات جن پر تشریح کرنا ہوتی ہے اور بہت کچھ۔ شیپ میں، ہم چہرے کے نشان کی شناخت کی اپنی تکنیکوں کے ساتھ چہرے کی تشریح شدہ تصاویر میں آپ کی مدد کر سکتے ہیں۔ تمام پیچیدہ تفصیلات اور چہرے کی شناخت کے پہلوؤں کو درستگی کے لیے ہمارے اپنے اندرون خانہ سابق فوجیوں کے ذریعے بیان کیا گیا ہے، جو برسوں سے AI سپیکٹرم میں شامل ہیں۔
ماہرین کی ہماری ٹیم، ہمارے ملکیتی تصویری تشریحی پلیٹ فارم پر چہرے کی تصاویر کو اکٹھا کر سکتی ہے اور تشریح کر سکتی ہے، تاہم، ایک مختصر تربیت کے بعد وہی تشریح کرنے والے آپ کے اندرون خانہ تصویری تشریح کے پلیٹ فارم پر چہرے کی تصاویر کی تشریح بھی کر سکتے ہیں۔ قلیل مدت میں، وہ سخت تصریحات اور مطلوبہ معیار کے ساتھ چہرے کی ہزاروں تصاویر کی تشریح کر سکیں گے۔
آپ کے خیال یا مارکیٹ کے حصے سے قطع نظر، آپ کو ڈیٹا کی وافر مقدار کی ضرورت ہوگی جس کی تربیت کے لیے تشریح کی ضرورت ہے۔ استعمال کے کچھ معاملات کا فوری اندازہ حاصل کرنے کے لیے آپ ہم سے رابطہ کر سکتے ہیں، یہاں ایک فہرست ہے۔
پس منظر
AI سے چلنے والے چہرے کی شناخت کے ماڈلز کی درستگی اور تنوع کو بڑھانے کی کوشش میں، ڈیٹا اکٹھا کرنے کا ایک جامع منصوبہ شروع کیا گیا۔ پروجیکٹ نے مختلف نسلوں، عمر کے گروپوں اور روشنی کے حالات میں چہرے کی متنوع تصاویر اور ویڈیوز کو اکٹھا کرنے پر توجہ مرکوز کی۔ ڈیٹا کو احتیاط کے ساتھ کئی الگ الگ ڈیٹاسیٹس میں ترتیب دیا گیا تھا، ہر ایک مخصوص استعمال کے معاملات اور صنعت کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔
ڈیٹا سیٹ کا جائزہ
| تفصیلات دیکھیں | کیس 1 استعمال کریں۔ | کیس 2 استعمال کریں۔ | کیس 3 استعمال کریں۔ |
|---|---|---|---|
| کیس کا استعمال کریں | 15,000 منفرد مضامین کی تاریخی تصاویر | 5,000 منفرد مضامین کی چہرے کی تصاویر | 10,000 منفرد مضامین کی تصاویر |
| مقصد | جدید ترین AI ماڈل کی تربیت کے لیے چہرے کی تاریخی تصاویر کا ایک مضبوط ڈیٹاسیٹ تیار کرنا۔ | خاص طور پر ہندوستانی اور ایشیائی بازاروں کے لیے چہرے کا متنوع ڈیٹاسیٹ بنانا۔ | مختلف زاویوں اور تاثرات کو حاصل کرنے والے چہرے کی مختلف قسم کی تصاویر جمع کرنے کے لیے۔ |
| ڈیٹا سیٹ کمپوزیشن | مضامین: 15,000 منفرد افراد۔ ڈیٹا پوائنٹس: ہر مضمون نے 1 اندراج کی تصویر + 15 تاریخی تصاویر فراہم کیں۔ اضافی ڈیٹا: 2 ویڈیوز (انڈور اور آؤٹ ڈور) 1,000 مضامین کے لیے سر کی حرکت کو کیپچر کرنے والے۔ | مضامین: 5,000 منفرد افراد۔ | مضامین: 10,000 منفرد افراد ڈیٹا پوائنٹس: ہر مضمون نے 15-20 تصاویر فراہم کیں، جن میں متعدد زاویوں اور تاثرات شامل ہیں۔ |
| نسلی اور آبادیاتی | نسلی ٹوٹ پھوٹ: سیاہ (35%)، مشرقی ایشیائی (42%)، جنوبی ایشیائی (13%)، سفید (10%)۔ جنس: 50% خواتین، 50% مرد۔ حد عمر: تصاویر ہر مضمون کی زندگی کے آخری 10 سالوں تک کا احاطہ کرتی ہیں، جو 18+ سال کی عمر کے افراد پر مرکوز ہیں۔ | نسلی ٹوٹ پھوٹ: ہندوستانی (50%)، ایشیائی (20%)، سیاہ (30%)۔ حد عمر: 18 سے 60 سال کی عمر میں۔ صنفی تقسیم: 50% خواتین، 50% مرد۔ | نسلی ٹوٹ پھوٹ: چینی نسل (100%)۔ جنس: 50% خواتین، 50% مرد۔ حد عمر: 18-26 سال کی عمر. |
| حجم | 15,000 اندراج کی تصاویر، 300,000+ تاریخی تصاویر، اور 2,000 ویڈیوز | فی مضمون 35 سیلفیز، کل 175,000 تصاویر۔ | 150,000 - 200,000 تصاویر۔ |
| معیار کے معیار | ہائی ریزولوشن تصاویر (1920 x 1280)، روشنی، چہرے کے تاثرات، اور تصویر کی وضاحت پر سخت رہنما خطوط کے ساتھ۔ | متنوع پس منظر اور لباس، چہرے کی خوبصورتی نہیں، اور ڈیٹاسیٹ میں مسلسل تصویر کا معیار۔ | ہائی ریزولیوشن امیجز (2160 x 3840 پکسلز)، پورٹریٹ کا درست تناسب، اور مختلف زاویے اور تاثرات۔ |
| تفصیلات دیکھیں | کیس 4 استعمال کریں۔ | کیس 5 استعمال کریں۔ | کیس 6 استعمال کریں۔ |
|---|---|---|---|
| کیس کا استعمال کریں | 6,100 منفرد مضامین کی تصاویر (چھ انسانی جذبات) | 428 منفرد مضامین کی تصاویر (9 روشنی کے منظرنامے) | 600 منفرد مضامین کی تصاویر (نسل کی بنیاد پر مجموعہ) |
| مقصد | جذبات کی شناخت کے نظام کے لیے چھ مختلف انسانی جذبات کی عکاسی کرنے والی چہرے کی تصاویر جمع کرنے کے لیے۔ | AI ماڈلز کی تربیت کے لیے روشنی کے مختلف حالات میں چہرے کی تصویریں کھینچنا۔ | AI ماڈل کی بہتر کارکردگی کے لیے ایک ایسا ڈیٹا سیٹ بنانا جو نسلوں کے تنوع کو حاصل کرے۔ |
| ڈیٹا سیٹ کمپوزیشن | مضامین: مشرقی اور جنوبی ایشیا سے 6,100 افراد۔ ڈیٹا پوائنٹس: 6 تصاویر فی مضمون، ہر ایک مختلف جذبات کی نمائندگی کرتی ہے۔ نسلی ٹوٹ پھوٹ: جاپانی (9,000 تصاویر)، کوریائی (2,400)، چینی (2,400)، جنوب مشرقی ایشیائی (2,400)، جنوبی ایشیائی (2,400)۔ | مضامین: 428 ہندوستانی افراد۔ ڈیٹا پوائنٹس: روشنی کے 160 مختلف حالات میں فی مضمون 9 تصاویر۔ | مضامین: متنوع نسلی پس منظر سے تعلق رکھنے والے 600 منفرد افراد۔ نسلی ٹوٹ پھوٹ: افریقی (967 تصاویر)، مشرق وسطیٰ (81)، مقامی امریکی (1,383)، جنوبی ایشیائی (738)، جنوب مشرقی ایشیائی (481)۔ حد عمر: 20 سے 70 سال کی عمر میں۔ |
| حجم | 18,600 تصاویر | 74,880 تصاویر | 3,752 تصاویر |
| معیار کے معیار | چہرے کی مرئیت، روشنی، اور اظہار کی مستقل مزاجی پر سخت رہنما خطوط۔ | مستقل روشنی کے ساتھ تصاویر کو صاف کریں، اور عمر اور جنس کی متوازن نمائندگی کریں۔ | پورے ڈیٹاسیٹ میں نسلی تنوع اور مستقل مزاجی پر فوکس کے ساتھ اعلی ریزولیوشن والی تصاویر۔ |
12 تاریخی پوائنٹس کے ساتھ سر کے پوز، نسل، جنس، پس منظر، کیپچر کا زاویہ، عمر وغیرہ کے ارد گرد تغیرات کے ساتھ 68k تصاویر
چہرے کی شناخت کے ماڈلز کے لیے متعدد پوز کے ساتھ متعدد ممالک سے 22k فیشل ویڈیو ڈیٹاسیٹ
2.5+ لوگوں سے 3,000k+ تصاویر۔ ڈیٹا سیٹ میں متعدد جغرافیوں کے 2-6 افراد کے گروپ کی تصاویر شامل ہیں۔
Spoof Detection AI ماڈل کی تعمیر/تربیت کے لیے ماسک والے چہروں کی 20k ویڈیوز
متعدد صنعتوں کو چہرے کی شناخت کی تربیت کا ڈیٹا پیش کرنا
چہرے کی شناخت تمام حصوں میں موجودہ غیظ و غضب ہے، جہاں انوکھے استعمال کے کیسز کا تجربہ کیا جا رہا ہے اور عمل درآمد کے لیے تیار کیا جا رہا ہے۔ بچوں کے اسمگلروں کا سراغ لگانے اور تنظیم کے احاطے میں بائیو آئی ڈی کی تعیناتی سے لے کر ان بے ضابطگیوں کا مطالعہ کرنے تک جن کا عام آنکھ تک پتہ نہیں چل سکتا، چہرے کی شناخت کاروباروں اور صنعتوں کو متعدد طریقوں سے مدد کر رہی ہے۔
ڈرائیور کی نگرانی اور گاڑی میں حفاظتی نظام کے لیے ڈیزائن کیے گئے چہرے کی شناخت کے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ خود مختار ڈرائیونگ کی صلاحیتوں کو فروغ دیں۔
ذاتی نوعیت کی ان اسٹور سروسز اور بغیر کسی رکاوٹ کے چیک آؤٹ کے عمل کے لیے چہرے کی شناخت کے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنائیں۔
ذاتی نوعیت کے خریداری کے تجربات فراہم کریں اور ای کامرس پلیٹ فارمز میں کسٹمر کی تصدیق کو بہتر بنائیں۔
صحت کی دیکھ بھال کی ایپلی کیشنز کے لیے چہرے کی شناخت کے خصوصی ڈیٹاسیٹس کے ساتھ مریض کی شناخت اور تشخیصی درستگی کو بااختیار بنائیں
مہمان نوازی میں ہموار چیک ان اور ذاتی نوعیت کے تجربات کے لیے چہرے کی شناخت کے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ مہمان کی خدمات کو بلند کریں۔
نگرانی، خطرے کا پتہ لگانے، اور دفاعی ایپلی کیشنز کے لیے موزوں چہرے کی شناخت کے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ حفاظتی اقدامات کو مضبوط بنائیں۔
سرشار اور تربیت یافتہ ٹیمیں:
عمل کی اعلی ترین کارکردگی کی یقین دہانی کرائی گئی ہے:
پیٹنٹ پلیٹ فارم فوائد کی پیش کش کرتا ہے۔
کمپیوٹر وژن ایپلی کیشنز کو تربیت دینے کے لئے بصری دنیا کو سمجھنے کے بارے میں ہے۔ اس کی کامیابی مکمل طور پر اس طرف ابلتی ہے جس کو ہم تصویری تشریح کہتے ہیں۔ - اس ٹیکنالوجی کے پیچھے بنیادی عمل جس سے مشینیں ذہین فیصلے کرتی ہیں اور یہی بات ہم بحث کرنے اور دریافت کرنے والے ہیں۔
انسان چہروں کو پہچاننے میں ماہر ہیں، لیکن ہم تاثرات اور جذبات کی ترجمانی بھی قدرتی طور پر کرتے ہیں۔ تحقیق کا کہنا ہے کہ ہم پریزنٹیشن کے بعد 380ms کے اندر ذاتی طور پر مانوس چہروں کی شناخت کر سکتے ہیں اور غیر مانوس چہروں کے لیے 460ms کے اندر۔ تاہم، اس اندرونی طور پر انسانی معیار کا اب مصنوعی ذہانت اور کمپیوٹر ویژن میں ایک مدمقابل ہے۔
انسانوں میں یہ فطری صلاحیت ہوتی ہے کہ وہ تصویروں سے اشیاء، لوگوں اور مقامات کی تمیز اور ٹھیک ٹھیک شناخت کر سکے۔ تاہم، کمپیوٹر تصاویر کی درجہ بندی کرنے کی صلاحیت کے ساتھ نہیں آتے ہیں۔ پھر بھی، انہیں کمپیوٹر ویژن ایپلی کیشنز اور امیج ریکگنیشن ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے بصری معلومات کی تشریح کرنے کی تربیت دی جا سکتی ہے۔
دنیا کے معروف AI مصنوعات تیار کرنے کے لئے ٹیموں کو بااختیار بنانا۔
آئیے چہرے کی شناخت کے ماڈلز کے لیے آپ کے تربیتی ڈیٹا کی ضروریات پر تبادلہ خیال کریں۔
چہرے کی شناخت ایک بائیو میٹرک ٹیکنالوجی ہے جو تصویروں یا ویڈیوز سے چہرے کی منفرد خصوصیات کا تجزیہ کرکے کسی شخص کی شناخت یا تصدیق کرتی ہے۔
یہ کسی تصویر کو کیپچر کرنے، چہرے کی خصوصیات کا تجزیہ کرنے، اور کسی شخص کی شناخت یا تصدیق کرنے کے لیے ڈیٹا بیس کے ساتھ ان کو ملا کر کام کرتا ہے۔
چہرے کی شناخت AI/ML پروجیکٹس کے لیے ضروری ہے کیونکہ یہ سیکیورٹی، تصدیق، اور ذاتی نوعیت کے صارفین کے تجربات جیسی ایپلی کیشنز کو قابل بناتا ہے۔
سیکورٹی، ہیلتھ کیئر، ریٹیل، آٹوموٹیو اور مہمان نوازی جیسی صنعتیں ان ڈیٹا سیٹس کو سرویلنس، ایکسیس کنٹرول اور پرسنلائزیشن جیسی ایپلی کیشنز کے لیے استعمال کرتی ہیں۔
ڈیٹاسیٹس کو متنوع ذرائع سے جمع کیا جاتا ہے، جس سے ڈیموگرافکس، عمر کے گروپوں، اور روشنی کے حالات میں نمائندگی کو یقینی بنایا جاتا ہے۔
تشریح میں AI کی درست تربیت کے لیے چہرے کی خصوصیات، تاثرات اور منفرد شناخت کاروں جیسے نشانات اور تلوں پر لیبل لگانا شامل ہے۔
ہاں، تمام ڈیٹا سیٹس GDPR جیسے عالمی رازداری کے معیارات کی تعمیل کرتے ہیں اور اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ڈیٹا گمنام اور اخلاقی طور پر حاصل کیا جائے۔
ہاں، ڈیٹا سیٹس کو مخصوص ڈیموگرافکس، صنعتوں، یا پروجیکٹ کی ضروریات کی بنیاد پر حالات کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔
تصویر کی ریزولوشن، لائٹنگ، اور درستگی اور مستقل مزاجی کے لیے ماہر کی توثیق پر سخت رہنما خطوط کے ذریعے معیار کو یقینی بنایا جاتا ہے۔
ہاں، ڈیٹا سیٹس قابل توسیع ہیں اور لاکھوں تصاویر کے ساتھ کسی بھی سائز کے پروجیکٹس کو سپورٹ کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا سیٹ میٹا ڈیٹا کے ساتھ معیاری فارمیٹس میں فراہم کیے جاتے ہیں، جس سے انہیں AI ورک فلو میں ضم کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
لچکدار لائسنسنگ کے اختیارات دستیاب ہیں، بشمول آف دی شیلف یا حسب ضرورت ڈیٹا سیٹس۔
لاگت کا انحصار ڈیٹاسیٹ کے سائز، حسب ضرورت اور لائسنسنگ کی ضروریات پر ہے۔ بہترین اقتباس کے لیے ہم سے رابطہ کریں۔
ڈیلیوری کی ٹائم لائنز پروجیکٹ کے سائز اور پیچیدگی کی بنیاد پر مختلف ہوتی ہیں، لیکن ڈیڈ لائن کو مؤثر طریقے سے پورا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
وہ اعلیٰ معیار کا، متنوع ڈیٹا فراہم کرکے AI ماڈل کی درستگی کو بہتر بناتے ہیں جو مختلف حالات میں قابل اعتماد چہرے کی شناخت کے قابل بناتا ہے۔
