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
သင်မျက်နှာပုံရိပ်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း (ကွဲပြားခြားနားသောမျက်နှာအသွင်အပြင်များ၊ အမြင်များ၊ ဖော်ပြချက်များကိုပါဝင်သည်) သို့မဟုတ်မျက်နှာပုံရိပ်အချက်အလက်များမှတ်သားခြင်းဝန်ဆောင်မှုများလိုအပ်သည်ဖြစ်စေ (မြင်နိုင်သောကွဲပြားခြားနားမှုအမှတ်အသားပြုခြင်း၊ မျက်နှာအသွင်အပြင်များကိုသင့်လျော်သော metadata များဖြင့်ပြုံးခြင်း၊ မုန်းတီးခြင်းစသည်ဖြင့်) လိုအပ်သည်ဖြစ်စေ၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာသင့်ရဲ့လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့်အညီမြန်ဆန်ခြင်းနှင့်စကေးနှင့်တွေ့ဆုံရန်နိုင်ပါတယ်။
မျက်နှာပုံရိပ်စုဆောင်းခြင်း
သင်၏ AI စနစ်သည်တိကျသောရလဒ်များကိုတိတိကျကျပေးနိုင်ရန်အတွက်၎င်းသည်ထောင်ပေါင်းများစွာသောမျက်နှာပုံရိပ်အချက်အလက်စုများနှင့်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရမည်ဖြစ်သည်။ ပုံ၏အချက်အလက်ပမာဏများလေလေပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ကွန်ယက်သည်သန်းနှင့်ချီသောဒေတာအစုများကိုသင့်အားကူညီနိုင်သကဲ့သို့သင်၏မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်သည်အသင့်တော်ဆုံး၊ သက်ဆိုင်ရာနှင့်ဆက်စပ်နေသောဒေတာများနှင့်လေ့ကျင့်ထားသည်။
သင်၏ပထဝီ၊ စျေးကွက်နှင့်လူ ဦး ရေဆိုင်ရာသတ်မှတ်ချက်များသည်အလွန်တိကျနိုင်သည်ကိုကျွန်ုပ်တို့နားလည်ပါသည်။ သင်၏လိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းပေးရန်ကျွန်ုပ်တို့သည်ကွဲပြားသောလူမျိုးစုများ၊ အသက်အရွယ်အုပ်စုများ၊ လူမျိုးများနှင့်အခြားအရာများရှိမျက်နှာပုံရိပ်အချက်အလက်များကိုပေးသည်။ ပုံများ၊ ပုံသဏ္,ာန်များ၊ illumination၊ poses နှင့်အခြားအရာများအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ဓာတ်ပုံများကိုကျွန်ုပ်တို့၏ဓာတ်ပုံသို့မည်သို့ပုံတင်ရမည်ကိုတင်းကြပ်သောလမ်းညွှန်ချက်များကိုကျွန်ုပ်တို့ချထားသည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့အားစုစည်းရန်လွယ်ကူရုံသာမကကောင်းစွာလေ့ကျင့်ရန်မတူညီသောအချက်အလက်အစုအဝေးတစ်ခုပေးသည်။
မျက်နှာပုံရိပ် Annotation
သင်အရည်အသွေးမျက်နှာပုံများရရှိသည့်အခါလုပ်ငန်းတာဝန်၏ ၅၀% သာပြီးစီးခဲ့သည်။ သင်၏မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်သည်သင်ရရှိထားသောပုံရိပ်ဒေတာအစုများကို၎င်းတို့ထဲထည့်သွင်းသောအခါအဓိပ္ပာယ်မဲ့ရလဒ်များ (သို့မဟုတ်လုံးဝရလဒ်မရှိပါ) ကိုပေးလိမ့်မည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကိုစတင်ရန်သင်သည်သင်၏ပုံရိပ်ကိုမှတ်စုတင်ရန်လိုအပ်သည်။ မှတ်သားရမည့်မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုအချက်အလက်များ၊ တံဆိပ်ကပ်ရမည့်အမူအယာများ၊ မှတ်ချက်ပေးရမည့်စိတ်လှုပ်ရှားမှုနှင့်အသုံးအနှုန်းများများစွာရှိသည်။
Shaip တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်ဤအရာအားလုံးကိုကျွန်ုပ်တို့၏မျက်နှာမှတ်တိုင်အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းလမ်းများဖြင့်တိကျစွာပြုလုပ်သည်။ မျက်နှာ၏အသိအမှတ်ပြုမှု၏ရှုပ်ထွေးသောအသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့်ရှုထောင့်များသည်နှစ်ပေါင်းများစွာ AI ရောင်စဉ်သို့ရောက်ရှိခဲ့သည့်ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်အိမ်တွင်းစစ်ပြန်များကတိကျမှန်ကန်မှုကိုမှတ်သားထားခြင်းဖြစ်သည်။
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။
မျက်နှာအသိအမှတ်ပြု ဒေတာအတွဲများ
မျက်နှာပုံ ဒေတာအတွဲ
ဦးခေါင်းပုံသဏ္ဍာန်၊ လူမျိုးစု၊ လိင်၊ 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
လက်လီ
eCommerce စျေးကွက်ရှာဖွေရေး
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု
ဧညျ့ဝတျကပြွှေနျခွငျး
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
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက်ပုံမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ application များကိုလေ့ကျင့်ရန်အမြင်အာရုံလောကကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည်ပုံရိပ်မှတ်ချက်ဟုခေါ်ဆိုသည့်အရာနှင့်လုံးလုံးလျားလျားကျဆင်းသွားသည် - စက်များကိုအသိဥာဏ်ရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်များချစေသည့်နည်းပညာနောက်ကွယ်ရှိအခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းရန်နီးပါးဖြစ်သည်။
infographics
Data Labeling ဆိုတာဘာလဲ။ အစပြုသူတိုင်းသိရန်လိုအပ်သည်
ဥာဏ်ရည်ထက်မြက်သော AI ပုံစံများကိုပုံစံများ၊ အရာဝတ္ထုများနှင့်နောက်ဆုံးတွင်ယုံကြည်စိတ်ချရသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန်အတွက်လေ့ကျင့်ရန်လိုသည်။ သို့သော်လည်းလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသောအချက်အလက်များကိုကျပန်းမကျွေးနိုင်ပါ၊ ပုံစံများကိုနားလည်ရန်၊ စီမံရန်နှင့်ပြင်ဆင်ရန်ထည့်သွင်းထားသောပုံစံများမှအပြည့်အဝကူညီနိုင်ရန်တံဆိပ်တပ်ရပါမည်။
ဖြေရှင်းချက်
စိတ်ခံစားချက်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများ
custo တွင်ကွဲကွဲပြားပြားပြန်ဆိုခြင်းဖြင့်လူတို့၏စိတ်ခံစားမှုများနှင့်ခံစားချက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါသုံးသပ်ချက်များ၊ ငွေကြေးသတင်း၊ လူမှုမီဒီယာစသည်တို့ Shaip သည်သုံးစွဲသူများ၏စိတ်ခံစားမှုများနှင့်ခံစားချက်များမှအဓိပ္ပါယ်ရှိသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုဖော်ထုတ်ရန်စိတ်ခံစားချက်ရှာဖွေခြင်း၊ ခံစားချက်ခွဲခြားခြင်း၊ အနုစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဘာသာစကားစုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစသည်ဖြင့်ကွဲပြားခြားနားသောနည်းစနစ်များကိုပေးသည်။
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။