facial အသိအမှတ်ပြု
မျက်နှာမှတ်မိခြင်းအတွက် AI သင်တန်းဒေတာ
သင်၏အရည်အသွေးအကောင်းဆုံးပုံရိပ်အချက်အလက်များကိုတိကျမှန်ကန်မှုရှိစေရန်သင်၏မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမော်ဒယ်များကိုအကောင်းဆုံးပြုလုပ်ပါ
ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့မျက်နှာများသည်ကျွန်ုပ်တို့၏ passcode များဖြစ်သည့်နောက်မျိုးဆက်သစ်ယန္တရား၏အစတွင်ရှိသည်။ ထူးခြားသောမျက်နှာအင်္ဂါရပ်များကိုအသိအမှတ်ပြုခြင်းအားဖြင့်စက်သည်စက်ပစ္စည်းတစ်ခုအားကြည့်ရှုရန်ကြိုးစားသူအားခွင့်ပြုခြင်းရှိမရှိစစ်ဆေးနိုင်သည်၊ CCTV မှရုပ်ပုံများနှင့်အမှန်တကယ်ရုပ်ပုံများနှင့်ကိုက်ညီသည်၊ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင်ဤနည်းပညာသည်လူတစ် ဦး တစ်ယောက်၏မျက်နှာကိုဖတ်ရှုရန်သို့မဟုတ်ပြုလုပ်ရန်ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသောလုပ်ဆောင်မှုများကိုလုပ်ပိုင်ခွင့်ပေးရန်ခွင့်ပြုသည်။ backend တွင်, algorithms နှင့် module တွေတန်ချိန်အရေးပါသောအလုပ်များကိုပြီးမြောက်ရန်တွက်ချက်မှုတွက်ချက်မှုနှင့် (features တွေနှင့် polygons ကဲ့သို့) မျက်နှာ features တွေကိုက်ညီရန် breakneck အမြန်နှုန်းမှာအလုပ်လုပ်ကြသည်။
တိကျသောမျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု၏ခန္ဓာဗေဒ
မျက်နှာအသွင်အပြင်များနှင့်ရှုထောင့်
လူတစ် ဦး ၏မျက်နှာသည်ထောင့်၊ မျက်နှာဖုံးနှင့်ရှုထောင့်တစ်ခုစီနှင့်ကွဲပြားသည်။ စက်တစ်လုံးသည်လူရှေ့သူကြားရှေ့ရှုထောင့် (သို့) ရှေ့ - အောက်ဘက်ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင်စက်တစ်လုံးသည်လူတစ် ဦး ချင်းကြည့်မည်မဟုတ်စက်ကိုအတိအကျပြောသင့်သည်။
မျက်နှာအသုံးအနှုန်းတွေ
လူတစ် ဦး သည်သူတို့သို့မဟုတ်သူတို့၏ရုပ်ပုံများကိုကြည့်ခြင်းအားဖြင့်ပြုံးနေလျှင်၊ မျက်မှောင်ကြုတ်မည်၊ ငိုနေသည်၊ ငေးကြည့်နေမည်လားမော်ဒယ်လ်သည်အတိအကျပြောပြရမည်။ လူတစ် ဦး သည်အံ့အားသင့်သွားသည်သို့မဟုတ်ကြောက်လန့်သွားသောအခါမျက်လုံးများသည်အလားတူပုံဖော်နိုင်ပြီးအတိအကျဖော်ပြသည့်အမှားကင်းသောစကားရပ်ကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်ကိုနားလည်သင့်သည်။
ထူးခြားသောမျက်နှာအမှတ်အသားကိုမှတ်သားပါ
မှိုင်များ၊ အမာရွတ်များ၊ မီးလောင်ခြင်းများနှင့်အခြားအရာကဲ့သို့သောမြင်သာသောကွဲပြားခြားနားမှုခွဲခြားသူများသည်တစ် ဦး ချင်းစီအတွက်ထူးခြားသောအရာများဖြစ်ပြီးမျက်နှာပြင်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စွာလေ့ကျင့်ရန်နှင့်လေ့ကျင့်ရန် AI module များမှစဉ်းစားသင့်သည်။ မော်ဒယ်လ်များသည်၎င်းတို့ကိုဖော်ထုတ်နိုင်ပြီးမျက်နှာအသွင်အပြင်များအဖြစ်သတ်မှတ်ပြီး၎င်းကိုမကျော်ရုံသာပြုလုပ်သင့်သည်။
သင်္ဘောမှ Facial Recognition Services
မျက်နှာရုပ်ပုံဒေတာစုဆောင်းမှု (မတူညီသောမျက်နှာအသွင်အပြင်များ၊ ရှုထောင့်များ၊ အမူအရာများ သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားမှုများပါ၀င်သည်) သို့မဟုတ် မျက်နှာပုံဒေတာမှတ်စုဝန်ဆောင်မှုများ (မြင်နိုင်သောကွဲပြားမှုကို တဂ်လုပ်ခြင်းအတွက်၊ သင့်လျော်သော မက်တာဒေတာများဖြစ်သော ပြုံးခြင်း၊ မျက်မှောင်ကြုတ်ခြင်းစသည်ဖြင့်) ကျွန်ုပ်တို့၏ ပါဝင်ကူညီသူများမှ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာလိုအပ်ချက်များကို မြန်ဆန်ပြီး အတိုင်းအတာဖြင့် ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပါသည်။
မျက်နှာပုံရိပ်စုဆောင်းခြင်း
သင်၏ AI စနစ်သည် ရလဒ်များကို တိကျစွာပေးပို့နိုင်ရန်၊ ၎င်းကို ထောင်ပေါင်းများစွာသော လူ့မျက်နှာဒေတာအစုံဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးရပါမည်။ ပုံဒေတာပမာဏများလေလေ၊ ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကွန်ရက်သည် သင့်အား သန်းနှင့်ချီသောဒေတာအစုံအလင်ကို ရင်းမြစ်ကူညီပေးနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် သင့်မျက်နှာမှတ်သားမှုစနစ်ကို အသင့်လျော်ဆုံး၊ သက်ဆိုင်ရာနှင့် ဆက်စပ်အချက်အလက်များဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသည်။ သင်၏ပထဝီဝင်အနေအထား၊ စျေးကွက်အပိုင်းနှင့် လူဦးရေစာရင်းသည် အလွန်တိကျနိုင်ကြောင်းကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့နားလည်ပါသည်။ သင့်လိုအပ်ချက်အားလုံးကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် မတူကွဲပြားသော လူမျိုးစုများ၊ အသက်အုပ်စုများ၊ လူမျိုးများနှင့် အခြားအရာများကြားတွင် မျက်နှာပုံဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကြည်လင်ပြတ်သားမှု၊ ဖိုင်ဖော်မတ်များ၊ အလင်းပေးခြင်း၊ ကိုယ်ဟန်ပြခြင်း နှင့် အခြားအရာများအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်သို့ မျက်နှာပုံများကို မည်ကဲ့သို့ အပ်လုဒ်လုပ်ရမည်ကို တင်းကြပ်သော လမ်းညွှန်ချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား စုစည်းရန် လွယ်ကူရုံသာမက လေ့ကျင့်ပေးသည့် တူညီသော ဒေတာအတွဲများကို ပေးပါသည်။
မျက်နှာပုံရိပ် Annotation
အရည်အသွေးရှိသော မျက်နှာပုံများကို သင်ရယူသောအခါ၊ သင်သည် လုပ်ဆောင်စရာ၏ 50% သာ ပြီးမြောက်ခဲ့သည်။ သင်ရရှိထားသော ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲများကို ၎င်းတို့ထဲသို့ ဖြည့်စွက်သောအခါတွင် သင်၏မျက်နှာမှတ်မိမှုစနစ်များက သင့်အား အဓိပ္ပါယ်မဲ့ရလဒ်များ (သို့မဟုတ် ရလဒ်လုံးဝမရှိပါ) ပေးစွမ်းနိုင်ဆဲဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်ရန်အတွက် သင့်မျက်နှာပုံသဏ္ဍာန်ကို မှတ်သားထားရန် လိုအပ်သည်။ အမှတ်အသားလုပ်ရန် လိုအပ်သည့် မျက်နှာမှတ်မိမှု ဒေတာအချက်များ၊ အညွှန်းတပ်ရမည့် အမူအရာများ၊ မှတ်သားထားရမည့် စိတ်ခံစားမှုများနှင့် အမူအရာများနှင့် အခြားအရာများရှိသည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မျက်နှာအထင်ကရ မှတ်သားခြင်းနည်းပညာများဖြင့် ဤအရာအားလုံးကို တိကျစွာလုပ်ဆောင်ပါသည်။ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၏ အနုစိတ်သောအသေးစိတ်အချက်များနှင့် အသွင်အပြင်အားလုံးကို AI နယ်ပယ်တွင် နှစ်အတန်ကြာပါဝင်ခဲ့သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏အိမ်တွင်းရှိ စစ်ပြန်များသည် တိကျမှုအတွက် မှတ်သားထားသည်။
Shaip Can ပါ
ရင်းမြစ်မျက်နှာ
ပုံရိပ်တွေ
ပုံရိပ်အချက်အလက်များကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်အရင်းအမြစ်များကိုလေ့ကျင့်ပါ
တိကျမှန်ကန်မှုနှင့်အရည်အသွေးအတွက်အချက်အလက်များကိုပြန်လည်သုံးသပ်ပါ
အချက်အလက်ဖိုင်များကိုသဘောတူထားသည့်ပုံစံဖြင့်တင်ပါ
ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည်ကျွန်ုပ်တို့၏မူပိုင်ရုပ်ပုံမှတ်စုပလက်ဖောင်းပေါ်တွင်မျက်နှာပုံများကိုစုဆောင်း။ မှတ်သားနိုင်သည်၊ သို့သော်လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုပြီးသည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက်မှတ်ချက်ပေးသူများသည်သင်၏အိမ်တွင်းမှတ်စုပလက်ဖောင်းပေါ်တွင်မျက်နှာပုံများကိုမှတ်နိုင်သည်။ တိုတောင်းတဲ့အချိန်အတွင်းမှာသူတို့ကတင်းကျပ်သောသတ်မှတ်ချက်များနှင့်လိုချင်သောအရည်အသွေးတို့ပေါ် မူတည်၍ မျက်နှာပုံပေါင်းထောင်ချီကိုမှတ်နိုင်လိမ့်မည်။
မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုကိုအသုံးပြုသည်
သင်၏ စိတ်ကူး သို့မဟုတ် စျေးကွက် အပိုင်း မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်မှုအတွက် အမှတ်အသားပြုရန် လိုအပ်သည့် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏ လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဖြေရှင်းချက်များသည် သင့်လိုအပ်ချက်များကို အပြည့်အဝဖြည့်ဆည်းပေးပြီး စျေးကွက်ရှာဖွေရန် သင့်အချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ရန် ကူညီပေးပါလိမ့်မည်။ သင်ကျွန်ုပ်တို့ထံရောက်ရှိနိုင်သည့်အသုံးပြုမှုကိစ္စအချို့ကိုအမြန်ဆုံးစိတ်ကူးရရန်ဒီမှာစာရင်းတစ်ခုပါ။
- သယ်ဆောင်ရလွယ်သောကိရိယာများတွင်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်များကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်၊ IoT ဂေဟစနစ်များ၊ အဆင့်မြင့်လုံခြုံရေးနှင့် ကုဒ်ဝှက်ခြင်းအတွက် လမ်းစလုပ်ပါ။
- ပထဝီဆိုင်ရာစောင့်ကြည့်လေ့လာမှုနှင့်လုံခြုံရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက်အဆင့်မြင့်သောရပ်ကွက်များ၊ အထိခိုက်မခံသောသံတမန်များ၏ဒေသများနှင့်အခြားအရာများအားစောင့်ကြည့်ရန်။
- သင်၏မော်တော်ကားများသို့မဟုတ်သင်၏ချိတ်ဆက်ထားသောကားများသို့သော့မပါသောဆက်သွယ်မှုကိုထည့်သွင်းရန်။
- သင်၏ထုတ်ကုန် (သို့) ၀ န်ဆောင်မှုများအတွက်ပစ်မှတ်ထားသောကြော်ငြာလှုပ်ရှားမှုများပြုလုပ်ရန်။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုလက်လှမ်းမီစေရန်နှင့် EHR များကို အပြန်အလှန်အသုံးပြုနိုင်စေရန်၊ အရေးပေါ်အခြေအနေများနှင့် ခွဲစိတ်မှုများအတွင်း မျက်နှာအသွင်အပြင်များမှတစ်ဆင့် ဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့်ပေးခြင်းဖြင့်၊
- ဧည့်သည်များအား ၎င်းတို့၏ စိတ်ဝင်စားမှု၊ ကြိုက်/မကြိုက်၊ အခန်းနှင့် အစားအသောက် စိတ်ကြိုက်များ စသည်တို့ကို မှတ်သားပြီး ပရိုဖိုင်းပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ဧည့်သည်များအား စိတ်ကြိုက် ဧည့်ဝတ်ပြုမှု ဝန်ဆောင်မှုများ ပေးဆောင်ရန်။
Facial Recognition Datasets/ Face Detection Dataset
မျက်နှာမှတ်တိုင် ဒေတာအတွဲ
ဦးခေါင်းပုံသဏ္ဍာန်၊ လူမျိုး၊ ကျား၊ မ၊ နောက်ခံ၊ ဖမ်းယူထောင့်၊ အသက် စသဖြင့် 12 မှတ်တိုင်ပတ်လည် ကွဲပြားသည့် 68k ပုံများ
- အသုံးပြုမှုအမှု facial အသိအမှတ်ပြု
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 12,000 +
- မှတ်ချက် - မှတ်တိုင်မှတ်
Biometric ဒေတာအတွဲ
မျက်နှာမှတ်သားမှုမော်ဒယ်များအတွက် poses များစွာပါရှိသော နိုင်ငံများစွာမှ 22k မျက်နှာဗီဒီယိုဒေတာအတွဲ
- အသုံးပြုမှုအမှု facial အသိအမှတ်ပြု
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: ဗီဒီယို
- Volume ကို: 22,000 +
- မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ
လူအုပ်စု၏ ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ
လူ 2.5+ ထံမှ 3,000k+ ပုံများ။ ဒေတာအစုံတွင် နေရာပေါင်းစုံမှ လူ 2-6 ဦး၏ အုပ်စုပုံများ ပါရှိသည်။
- အသုံးပြုမှုအမှု ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြု မော်ဒယ်
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 2,500 +
- မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ
Biometric Masked Videos ဒေတာအတွဲ
Spoof Detection AI မော်ဒယ်တည်ဆောက်ခြင်း/လေ့ကျင့်ရေးအတွက် မျက်နှာဖုံးများပါသည့် 20k ဗီဒီယိုများ
- အသုံးပြုမှုအမှု Spoof Detection AI မော်ဒယ်
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: ဗီဒီယို
- Volume ကို: 20,000 +
- မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ
ဒေါင်လိုက်
လုပ်ငန်းမျိုးစုံအတွက်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြု ၀ န်ဆောင်မှုကိုပေးသည်
မျက်နှာ၏အသိအမှတ်ပြုမှုသည်အစိတ်အပိုင်းများကို ဖြတ်၍ လက်ရှိဒေါသဖြစ်ပြီး၊ ထူးခြားသောအသုံးပြုမှုကိုစမ်းသပ်ပြီးအကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက်ထွက်ပေါ်လာသည်။ ကလေးလူကုန်ကူးသူများကိုခြေရာခံခြင်းနှင့်ဇီဝ ID ကိုအဖွဲ့အစည်းဝန်းကျင်တွင်နေရာချခြင်းမှသည်ပုံမှန်မျက်စိဖြင့်မမြင်နိုင်သောကွဲလွဲချက်များကိုလေ့လာခြင်းအထိ၊ မျက်နှာ၏အသိအမှတ်ပြုမှုသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့်လုပ်ငန်းများကိုများပြားလှသည့်နည်းလမ်းများဖြင့်ကူညီခြင်းဖြစ်သည်။
မော်တော်ယာဉ်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု
လက်လီ
ဧညျ့ဝတျကပြွှေနျခွငျး
eCommerce စျေးကွက်ရှာဖွေရေး
လုံခြုံရေး & ကာကွယ်ရေး
ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့် QA အတွက်ပူးပေါင်းသူ ၇၀၀၀ ကျော်
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက်ပုံမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ application များကိုလေ့ကျင့်ရန်အမြင်အာရုံလောကကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည်ပုံရိပ်မှတ်ချက်ဟုခေါ်ဆိုသည့်အရာနှင့်လုံးလုံးလျားလျားကျဆင်းသွားသည် - စက်များကိုအသိဥာဏ်ရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်များချစေသည့်နည်းပညာနောက်ကွယ်ရှိအခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းရန်နီးပါးဖြစ်သည်။
ဘလော့ခ်
ဒေတာစုဆောင်းမှုသည် Facial Recognition Models များဖန်တီးရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပုံ
လူသားများသည် မျက်နှာများကို မှတ်မိခြင်း၌ ကျွမ်းကျင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် အမူအရာနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို သဘာဝကျကျ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသည်။ တင်ပြပြီးနောက် 380ms နှင့် မရင်းနှီးသောမျက်နှာများအတွက် 460ms အတွင်း ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ရင်းနှီးသောမျက်နှာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်ဟု သုတေသနပြုချက်များအရ သိရသည်။ သို့သော်၊ ဤပင်ကိုယ်အားဖြင့် လူ့အရည်အသွေးသည် ယခုအခါတွင် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်၌ ပြိုင်ဆိုင်နေပါသည်။
ဘလော့ခ်
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ ။
လူသားများသည် ဓာတ်ပုံများမှ အရာဝတ္ထုများ၊ လူများနှင့် နေရာများကို ခွဲခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်၊ ကွန်ပျူတာများသည် ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲရန် စွမ်းရည်မပြပါ။ သို့တိုင်၊ ၎င်းတို့သည် ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများနှင့် ရုပ်ပုံမှတ်မိခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အနက်ပြန်ဆိုရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်ပါသည်။
Featured Clients များ
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
သင်၏ Facial Recognition Models အတွက်သင်၏လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်လိုအပ်ချက်များကိုဆွေးနွေးကြပါစို့
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည်အသိဥာဏ်ရှိသော biometric လုံခြုံရေး၏မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီးလူတစ် ဦး ၏ဝိသေသလက္ခဏာကိုအတည်ပြုခြင်း (သို့) စစ်မှန်ခြင်းဖြစ်စေရန်ရည်ရွယ်သည်။ နည်းပညာတစ်ခုအနေနှင့်၎င်းကိုလူသားများအားဗီဒီယိုများ၊ ဓာတ်ပုံများနှင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီ feeds များအရခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အသုံးပြုသည်။
မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည်သက်ဆိုင်ရာဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့်ဖမ်းယူထားသောလူများ၏မျက်နှာများကိုလိုက်ဖက်ခြင်းဖြင့်အလုပ်လုပ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်သည်ထောက်လှမ်းခြင်းဖြင့်စတင်သည်၊ ၎င်းနောက် 2D နှင့် 3D ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ပုံရိပ်မှဒေတာသို့ကူးပြောင်းခြင်းနှင့်နောက်ဆုံးညှိနှိုင်းခြင်းတို့ပြုလုပ်သည်။
တီထွင်ဖန်တီးနိုင်သောအမြင်အာရုံကိုဖော်ထုတ်သောနည်းပညာတစ်ခုအနေနှင့်မျက်နှာ၊ အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည်စမတ်ဖုန်းနှင့်ကွန်ပျူတာများကိုသော့ဖွင့်ရန်အဓိကအခြေခံဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်းတရားဥပဒေစိုးမိုးရေးတွင်၎င်း၏ရှိနေခြင်းသည်မသင်္ကာဖွယ်တာဝန်ရှိသူများအားမတ်ခွက်များစုဆောင်းခြင်းနှင့်ဒေတာဘေ့စ်များနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်ပြုခြင်းတို့ကိုဥပမာတစ်ခုအဖြစ်အရည်အချင်းပြည့်မှီစေသည်။
သင်ပိုမိုပစ်မှတ်ထားဥပမာများကိုကြည့်လျှင်၊ အမေဇုံရဲ့အသိအမှတ်ပြုမှု နှင့် Google ၏ဓာတ်ပုံများသည်အဓိကနမူနာအချို့ဖြစ်သည်။
သင်သည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဖြင့်ဒေါင်လိုက်သီးသန့် AI ပုံစံတစ်ခုကိုလေ့ကျင့်ရန်စီစဉ်နေပါက၎င်းကို ဦး စွာသင်ပုံများနှင့်မျက်နှာများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စွမ်းရှိရမည်၊ ထို့နောက် semantics, segmentation နှင့် polygon မှတ်ချက်များကဲ့သို့သောအသစ်သောနည်းများကိုတိုက်ကျွေးခြင်းဖြင့်ကြီးကြပ်မှုသင်ယူခြင်းကိုအစပြုရမည်။ ထို့ကြောင့်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည်လုံခြုံရေးထောက်လှမ်းရေး AI ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်ခြေလှမ်းသစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းခြင်းထက်တစ် ဦး ချင်းစီကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကို ဦး စားပေးသည်။
မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည်ကပ်ရောဂါနောက်ပိုင်းခေတ်၌အသိဥာဏ်စနစ်များစွာ၏ကျောရိုးဖြစ်နိုင်သည်။ အကျိုးကျေးဇူးများတွင် Face Pay နည်းပညာကို သုံး၍ တိုးတက်သောလက်လီအတွေ့အကြုံ၊ ပိုကောင်းသောဘဏ်လုပ်ငန်းအတွေ့အကြုံ၊ လက်လီရာဇ ၀ တ်မှုနှုန်းလျော့ကျခြင်း၊ ပျောက်ဆုံးသူများအားရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်း၊ တိုးတက်လာသောလူနာစောင့်ရှောက်မှု၊ တိကျမှုတက်ရောက်မှုခြေရာခံခြင်းနှင့်အခြားအရာများပါဝင်သည်။