Computer Vision အတွက် Facial Recognition

ဒေတာစုဆောင်းမှုသည် Facial Recognition Models များဖန်တီးရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပုံ

လူသားများသည် မျက်နှာများကို မှတ်မိခြင်းတွင် ကျွမ်းကျင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် အမူအရာနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို သဘာဝကျကျ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသည်။ သုတေသနပြုချက်များအရ ကျွန်ုပ်တို့သည် အတွင်းမှ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ရင်းနှီးသော မျက်နှာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။ 380ms တင်ဆက်မှုပြီးနောက်နှင့် မရင်းနှီးသောမျက်နှာများအတွက် 460ms ။ သို့သော်၊ ဤပင်ကိုယ်အားဖြင့် လူ့အရည်အသွေးသည် ယခုအခါတွင် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်တို့၌ ပြိုင်ဆိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ ဤရှေ့ဆောင်နည်းပညာများသည် လူသားများ၏မျက်နှာများကို ယခင်ကထက် ပိုမိုတိကျစွာနှင့် ထိရောက်စွာသိရှိနိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

ဤနောက်ဆုံးပေါ် ဆန်းသစ်ဆန်းသစ်ပြီး အနှောင့်အယှက်မရှိသော နည်းပညာများသည် ဘဝကို ပိုမိုရိုးရှင်းပြီး စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ဖြစ်စေခဲ့သည်။ မျက်နှာမှတ်သားခြင်းနည်းပညာသည် လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်နေသော နည်းပညာတစ်ခုအဖြစ် ကြီးထွားလာခဲ့သည်။ 2020 တွင် မျက်နှာမှတ်သားမှု စျေးကွက်သည် တန်ဖိုးရှိသည်။ $ 3.8 ဘီလီယံအထိ2025 တွင် အရွယ်အစား နှစ်ဆတိုးရန် မျှော်မှန်းထားသည်။ - ဒေါ်လာ ၈.၅ ဘီလီယံကျော်ရှိမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုတာဘာလဲ။

Facial recognition နည်းပညာသည် မျက်နှာအသွင်အပြင်များကို မြေပုံဆွဲပြီး သိမ်းဆည်းထားသော မျက်နှာဗွေရာဒေတာကို အခြေခံ၍ လူတစ်ဦးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။ ဤ biometric နည်းပညာသည် သိမ်းဆည်းထားသော မျက်နှာပရင့်ကို တိုက်ရိုက်ပုံနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် နက်နဲသော သင်ယူမှု algorithms ကို အသုံးပြုပါသည်။ မျက်နှာကို ထောက်လှမ်းခြင်းဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် ကိုက်ညီမှုတစ်ခုကိုရှာဖွေရန် ပုံများ၏ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့် ရိုက်ကူးထားသောပုံများကို နှိုင်းယှဉ်သည်။

Facial recognition ကို လေဆိပ်များတွင် လုံခြုံရေး တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အပလီကေးရှင်းများစွာတွင် အသုံးပြုထားသည်။ ရာဇ၀တ်ကောင်များကို ထောက်လှမ်းခြင်း၊ မှုခင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အခြားသော စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များတွင် ဥပဒေစိုးမိုးရေးအေဂျင်စီများကို ကူညီပေးသည်။.

မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

Facial recognition software ဖြင့် စတင်သည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုဒေတာစုဆောင်းခြင်း။ နှင့် Computer Vision ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံပြင်ဆင်ခြင်း။ ရုပ်ပုံများသည် လူ့မျက်နှာ၊ ရုပ်ပုံ၊ ရုပ်တု သို့မဟုတ် ပိုစတာကိုပင် ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် မြင့်မားသော ဒစ်ဂျစ်တယ် စစ်ဆေးမှု အဆင့်ကို ခံယူရသည်။ စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာအတွဲတွင် ပုံစံများနှင့် ဆင်တူမှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ML algorithm သည် မျက်နှာအသွင်အပြင်ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြင့် ပေးထားသည့်ပုံများတွင်မဆို မျက်နှာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်-

  • မျက်နှာ၏ အမြင့်နှင့် အကျယ်အချိုး
  • မျက်နှာအရောင်
  • အင်္ဂါရပ်တစ်ခုစီ၏ အကျယ် - မျက်လုံး၊ နှာခေါင်း၊ ပါးစပ်နှင့် အခြားအရာများ။
  • ကွဲပြားခြားနားသောအင်္ဂါရပ်များ

မတူညီသောမျက်နှာများတွင် မတူညီသောအင်္ဂါရပ်များပါရှိသောကြောင့် Facial Recognition ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည်လည်း အလားတူပင်ဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ မည်သည့်မျက်နှာမှတ်မိမှုမဆို အောက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြု၍ အလုပ်လုပ်သည်-

  1. မျက်နှာထောက်လှမ်းခြင်း။

    မျက်နှာနည်းပညာစနစ်များသည် လူအစုအဝေးတစ်ခုအတွင်း သို့မဟုတ် တစ်ဦးချင်းစီ၏ မျက်နှာရုပ်ပုံကို အသိအမှတ်ပြုပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ နည်းပညာတိုးတက်မှုများသည် ကင်မရာကိုမျက်နှာမူခြင်း သို့မဟုတ် အဝေးကိုကြည့်ခြင်းတွင် ကိုယ်ဟန်အနေအထားအနည်းငယ်ကွဲပြားသည့်တိုင် မျက်နှာပုံသဏ္ဍာန်ကိုရှာဖွေရန် ဆော့ဖ်ဝဲအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

  2. မျက်နှာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

    Facial Recognition အတွက် မျက်နှာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ နောက်တစ်ခုကတော့ ဖမ်းထားတဲ့ပုံကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းပါ။ တစ် မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုစနစ် မျက်လုံးများကြားအကွာအဝေး၊ နှာခေါင်းအလျား၊ ပါးစပ်နှင့်နှာခေါင်းကြားရှိနေရာ၊ နဖူးအကျယ်၊ မျက်ခုံးပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အခြားသော ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ ဂုဏ်သတ္တိများကဲ့သို့သော ထူးခြားသောမျက်နှာအသွင်အပြင်များကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

    လူ့မျက်နှာ၏ ထူးခြားပြီး မှတ်မိနိုင်သော အင်္ဂါရပ်များကို nodal point ဟုခေါ်ပြီး လူသားမျက်နှာတိုင်းတွင် nodal အမှတ် 80 ခန့်ရှိသည်။ မျက်နှာကို ပုံဖော်ခြင်း၊ ဂျီသြမေတြီ အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ဓါတ်ပုံရိုက်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းကို အသုံးပြု၍ မျက်နှာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည် ။ အသိအမှတ်ပြုဒေတာဘေ့စ်များ တိကျစွာ။

  3. ပုံပြောင်းခြင်း။

    မျက်နှာပုံသဏ္ဍာန်ကို ဖမ်းယူပြီးနောက်၊ လူတစ်ဦး၏ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များအပေါ်အခြေခံ၍ အန်နာလော့အချက်အလက်ကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသည်။ ကတည်းက စက်သင်ယူမှု algorithms သည် နံပါတ်များကိုသာ မှတ်မိပြီး မျက်နှာမြေပုံကို သင်္ချာဖော်မြူလာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် သက်ဆိုင်ပါသည်။ မျက်နှာပရင့်ဟုလည်းလူသိများသော ဤမျက်နှာ၏ ဂဏန်းကိုယ်စားပြုမှုကို ထို့နောက် မျက်နှာများ၏ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်သည်။

  4. ပွဲစဉ်တစ်ခုရှာဖွေခြင်း

    နောက်ဆုံးအဆင့်မှာ သင်သိထားသော မျက်နှာများ၏ ဒေတာဘေ့စ်များစွာနှင့် သင့်မျက်နှာပရင့်ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြစ်သည်။ နည်းပညာသည် သင့်အင်္ဂါရပ်များကို ဒေတာဘေ့စ်ရှိအရာများနှင့် ကိုက်ညီရန် ကြိုးစားသည်။

ယနေ့သင်၏ AI သင်တန်းအချက်အလက်လိုအပ်ချက်ကိုဆွေးနွေးကြပါစို့။

လိုက်ဖက်သောပုံအား များသောအားဖြင့် လူ၏အမည်နှင့် လိပ်စာဖြင့် ပြန်ပေးသည်။ ထိုသို့သောအချက်အလက်များပျောက်ဆုံးပါက၊ ဒေတာဘေ့စ်တွင်သိမ်းဆည်းထားသောဒေတာကိုအသုံးပြုသည်။ 

Facial Recognition နည်းပညာ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများ

Facial Recognition လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများ

  • သုံးစွဲသူများ၏ ဖုန်းကို လော့ခ်ချကာ လော့ခ်ဖွင့်ကာ အပလီကေးရှင်းများသို့ လော့ဂ်အင်ဝင်ရန် ကူညီပေးသည့် Apple ၏ Face ID ကို ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး သိကြသည်။
  • McDonald's သည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု၏ အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် ၎င်း၏ဂျပန်စတိုးတွင် မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုစနစ်ကို အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်း၏ဆာဗာများသည် ၎င်း၏ဖောက်သည်များအား ပြုံးပြုံးရွှင်ရွှင် ကူညီပေးခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဤနည်းပညာကို အသုံးပြုသည်။
  • Covergirl သုံးသည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြု software ကို ၎င်း၏ဖောက်သည်များအတွက် မှန်ကန်သော ဖောင်ဒေးရှင်းအရိပ်ကို ရွေးချယ်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါ။ 
  • MAC သည် သုံးစွဲသူများအတွက် အုတ်နှင့်အင်္ဂတေပုံစံ ဈေးဝယ်အတွေ့အကြုံကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ဆန်းပြားသောမျက်နှာအသိအမှတ်ပြုစနစ်ကိုလည်း အသုံးပြုပြီး ၎င်းတို့၏မိတ်ကပ်ကို 'စမ်းကြည့်ခြင်း' နီးပါးပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ 
  • အမြန်စားအစားအစာကုမ္ပဏီကြီး CaliBurger သည် ၎င်း၏ ဖောက်သည်များအား ၎င်းတို့၏ယခင်ဝယ်ယူမှုများကို ကြည့်ရှုရန်၊ အထူးလျှော့စျေးများခံစားနိုင်စေရန်၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော အကြံပြုချက်များကို ကြည့်ရှုရန်နှင့် ၎င်းတို့၏သစ္စာစောင့်သိမှုပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြုခွင့်ပေးရန်အတွက် မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြုထားသည်။ 
  • အမေရိကန်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုမ္ပဏီကြီး Cigna သည် တရုတ်နိုင်ငံရှိ ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအား ဓာတ်ပုံလက်မှတ်များအစား ဓာတ်ပုံလက်မှတ်များအသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ကျန်းမာရေးအာမခံတောင်းဆိုမှုများကို တင်သွင်းခွင့်ပြုသည်။ 

Facial Recognition Model အတွက် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။

မျက်နှာမှတ်သားမှုပုံစံသည် ၎င်း၏အမြင့်ဆုံးထိရောက်မှုအထိလုပ်ဆောင်ရန်အတွက်၊ ကွဲပြားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ၎င်းကို လေ့ကျင့်ပေးရပါမည်။

မျက်နှာဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများသည် လူတစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး မတူညီသောကြောင့်၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဆော့ဖ်ဝဲသည် မျက်နှာတိုင်းကို စာဖတ်ခြင်း၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် ကျွမ်းကျင်ရမည်။ ထို့အပြင် လူသည် စိတ်ခံစားမှုကို ပြသသောအခါတွင် ၎င်းတို့၏ မျက်နှာအသွင်အပြင် ပြောင်းလဲသွားပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် အသိအမှတ်ပြုဆော့ဖ်ဝဲကို ဒီဇိုင်းထုတ်သင့်သည်။

ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုမှာ ကမ္ဘာ့နေရာအနှံ့အပြားမှ လူပေါင်းများစွာ၏ ဓာတ်ပုံများကို လက်ခံရရှိပြီး လူသိများသော မျက်နှာများ၏ ကွဲပြားသော ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ ရှုထောင့်မျိုးစုံ၊ ရှုထောင့်များနှင့် မျက်နှာအမူအရာမျိုးစုံဖြင့် ဓာတ်ပုံများကို အကောင်းဆုံးရိုက်ယူသင့်သည်။ 

ဤဓာတ်ပုံများကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုသို့ အပ်လုဒ်တင်သည့်အခါ စကားအသုံးအနှုန်းနှင့် ရှုထောင့်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြထားပြီး ၎င်းသည် ထိရောက်သောဒေတာဘေ့စ်ကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ထို့နောက် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်ရေးအဖွဲ့သည် အမြန်အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများအတွက် ဤဓာတ်ပုံများကို ဖြတ်တောက်နိုင်သည်။ မတူညီသောလူများ၏ ပုံများကို စုဆောင်းသည့် ဤနည်းလမ်းသည် အရည်အသွေးမြင့်၊ ထိရောက်မှုမြင့်မားသော ပုံများ၏ ဒေတာဘေ့စ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

မျက်နှာမှတ်သားမှုဆော့ဖ်ဝဲသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော မျက်နှာဒေတာစုဆောင်းမှုစနစ်မရှိဘဲ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ကြောင်း သင်သဘောတူပါသလား။

Facial Data စုဆောင်းခြင်းသည် မည်သည့် Facial Recognition Software ၏ စွမ်းဆောင်ရည်အတွက်မဆို အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် နှာခေါင်း၏အရှည်၊ နဖူးအကျယ်၊ ပါးစပ်ပုံသဏ္ဍာန်၊ နားရွက်၊ မျက်နှာနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အသုံးပြု၍ အလိုအလျောက် မျက်နှာမှတ်သားမှုစနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ မျက်နှာအသွင်အပြင်များကို အခြေခံ၍ ပြောင်းလဲနေသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လူအများအပြားကြားတွင် မျက်နှာတစ်ခုအား တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။

သင့်တွင် ခေတ်မီဆန်းပြားသော မျက်နှာမှတ်သားမှုဆော့ဖ်ဝဲကို တီထွင်ဖန်တီးရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် အလွန်ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို တောင်းဆိုသည့် ပရောဂျက်တစ်ခုရှိပါက Shaip သည် မှန်ကန်သောရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ပရောဂျက်အမျိုးမျိုးအတွက် အထူးပြုဖြေရှင်းနည်းများကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ထားသော ကျယ်ပြန့်သော မျက်နှာဒေတာအတွဲများ စုစည်းမှုရှိပါသည်။ 

ကျွန်ုပ်တို့၏စုဆောင်းမှုနည်းလမ်းများ၊ အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစနစ်များနှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းနည်းပညာများအကြောင်း ပိုမိုသိရှိရန်၊ ထိတွေ့ရ ဒီနေ့ငါတို့နှင့်အတူ

လူမှုဝေမျှမယ်

သငျသညျဒါ့အပြင်လိုနိုင်ပါစေ