facial အသိအမှတ်ပြု
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။
လူတစ် ဦး ၏မျက်နှာသည်ထောင့်၊ မျက်နှာဖုံးနှင့်ရှုထောင့်တစ်ခုစီနှင့်ကွဲပြားသည်။ စက်တစ်လုံးသည်လူရှေ့သူကြားရှေ့ရှုထောင့် (သို့) ရှေ့ - အောက်ဘက်ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင်စက်တစ်လုံးသည်လူတစ် ဦး ချင်းကြည့်မည်မဟုတ်စက်ကိုအတိအကျပြောသင့်သည်။
လူတစ် ဦး သည်သူတို့သို့မဟုတ်သူတို့၏ရုပ်ပုံများကိုကြည့်ခြင်းအားဖြင့်ပြုံးနေလျှင်၊ မျက်မှောင်ကြုတ်မည်၊ ငိုနေသည်၊ ငေးကြည့်နေမည်လားမော်ဒယ်လ်သည်အတိအကျပြောပြရမည်။ လူတစ် ဦး သည်အံ့အားသင့်သွားသည်သို့မဟုတ်ကြောက်လန့်သွားသောအခါမျက်လုံးများသည်အလားတူပုံဖော်နိုင်ပြီးအတိအကျဖော်ပြသည့်အမှားကင်းသောစကားရပ်ကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်ကိုနားလည်သင့်သည်။
မှိုင်များ၊ အမာရွတ်များ၊ မီးလောင်ခြင်းများနှင့်အခြားအရာကဲ့သို့သောမြင်သာသောကွဲပြားခြားနားမှုခွဲခြားသူများသည်တစ် ဦး ချင်းစီအတွက်ထူးခြားသောအရာများဖြစ်ပြီးမျက်နှာပြင်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စွာလေ့ကျင့်ရန်နှင့်လေ့ကျင့်ရန် AI module များမှစဉ်းစားသင့်သည်။ မော်ဒယ်လ်များသည်၎င်းတို့ကိုဖော်ထုတ်နိုင်ပြီးမျက်နှာအသွင်အပြင်များအဖြစ်သတ်မှတ်ပြီး၎င်းကိုမကျော်ရုံသာပြုလုပ်သင့်သည်။
မျက်နှာရုပ်ပုံဒေတာစုဆောင်းမှု (မတူညီသောမျက်နှာအသွင်အပြင်များ၊ ရှုထောင့်များ၊ အမူအရာများ သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားမှုများပါ၀င်သည်) သို့မဟုတ် မျက်နှာပုံဒေတာမှတ်စုဝန်ဆောင်မှုများ (မြင်နိုင်သောကွဲပြားမှုကို တဂ်လုပ်ခြင်းအတွက်၊ သင့်လျော်သော မက်တာဒေတာများဖြစ်သော ပြုံးခြင်း၊ မျက်မှောင်ကြုတ်ခြင်းစသည်ဖြင့်) ကျွန်ုပ်တို့၏ ပါဝင်ကူညီသူများမှ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာလိုအပ်ချက်များကို မြန်ဆန်ပြီး အတိုင်းအတာဖြင့် ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပါသည်။
သင်၏ AI စနစ်သည် ရလဒ်များကို တိကျစွာပေးပို့နိုင်ရန်၊ ၎င်းကို ထောင်ပေါင်းများစွာသော လူ့မျက်နှာဒေတာအစုံဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးရပါမည်။ မျက်နှာရုပ်ပုံဒေတာပမာဏ များလေလေ၊ ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကွန်ရက်သည် သင့်အား သန်းပေါင်းများစွာသော ဒေတာအတွဲများကို ရင်းမြစ်ကူညီပေးနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် သင့်မျက်နှာမှတ်သားမှုစနစ်ကို အသင့်လျော်ဆုံး၊ သက်ဆိုင်ရာနှင့် ဆက်စပ်အချက်အလက်များဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသည်။ သင်၏ပထဝီဝင်အနေအထား၊ စျေးကွက်အပိုင်းနှင့် လူဦးရေစာရင်းသည် အလွန်တိကျနိုင်ကြောင်းကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့နားလည်ပါသည်။ သင့်လိုအပ်ချက်အားလုံးကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် မတူကွဲပြားသော လူမျိုးစုများ၊ အသက်အုပ်စုများ၊ လူမျိုးများနှင့် အခြားအရာများတစ်လျှောက် စိတ်ကြိုက်မျက်နှာပုံဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကြည်လင်ပြတ်သားမှု၊ ဖိုင်ဖော်မတ်များ၊ အလင်းပေးခြင်း၊ ကိုယ်ဟန်ပြခြင်း နှင့် အခြားအရာများဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်သို့ မျက်နှာပုံများကို မည်ကဲ့သို့ အပ်လုဒ်လုပ်ရမည်ကို တင်းကြပ်သော လမ်းညွှန်ချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုထားသည်။
အရည်အသွေးရှိသော မျက်နှာပုံများကို သင်ရရှိသောအခါ၊ သင်သည် လုပ်ဆောင်စရာ၏ 50% သာ ပြီးမြောက်ခဲ့သည်။ သင်ရရှိထားသော ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲများကို ၎င်းတို့ထဲသို့ ဖြည့်စွက်သောအခါတွင် သင်၏မျက်နှာမှတ်မိမှုစနစ်များက သင့်အား အဓိပ္ပါယ်မဲ့ရလဒ်များ (သို့မဟုတ် ရလဒ်လုံးဝမရှိပါ) ပေးစွမ်းနိုင်ဆဲဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်ရန်အတွက် သင့်မျက်နှာပုံသဏ္ဍာန်ကို မှတ်သားထားရန် လိုအပ်သည်။ အမှတ်အသားပြုရမည့် အမူအရာများ၊ မှတ်သားထားရမည့် ခံစားချက်များနှင့် အမူအရာများနှင့် အခြားအရာများကို အမှတ်အသားပြုရမည့် မျက်နှာမှတ်မိမှုဒေတာအချက်များစွာရှိသည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ မျက်နှာအထင်ကရ မှတ်သားမှုနည်းပညာများဖြင့် သင့်အား အမှတ်အသားပြုထားသည့် မျက်နှာပုံများကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၏ အနုစိတ်သောအသေးစိတ်အချက်များနှင့် အသွင်အပြင်အားလုံးကို AI နယ်ပယ်တွင် နှစ်အတန်ကြာပါဝင်ခဲ့သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏အိမ်တွင်းရှိ စစ်ပြန်များသည် တိကျမှုအတွက် မှတ်သားထားသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များအဖွဲ့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏တစ်ဦးတည်းပိုင် ရုပ်ပုံမှတ်စာပလပ်ဖောင်းတွင် မျက်နှာပုံများကို စုဆောင်းမှတ်သားနိုင်ပြီး၊ သို့သော် အတိုချုံးလေ့ကျင့်ပြီးနောက် တူညီသောမှတ်စုများသည် သင့်အိမ်တွင်းရှိ ရုပ်ပုံမှတ်စာပလပ်ဖောင်းတွင် မျက်နှာရုပ်ပုံများကို မှတ်သားနိုင်သည်။ တိုတောင်းသောအချိန်အတွင်း ၎င်းတို့သည် တင်းကြပ်သောသတ်မှတ်ချက်များနှင့် အလိုရှိသောအရည်အသွေးကိုအခြေခံ၍ ထောင်ပေါင်းများစွာသောမျက်နှာပုံများကို မှတ်သားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
သင်၏ စိတ်ကူး သို့မဟုတ် စျေးကွက် အပိုင်း မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်မှုအတွက် အမှတ်အသားပြုရန် လိုအပ်သည့် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏ လိုအပ်ပါသည်။ သင်ကျွန်ုပ်တို့ထံရောက်ရှိနိုင်သည့်အသုံးပြုမှုကိစ္စအချို့ကိုအမြန်ဆုံးစိတ်ကူးရရန်ဒီမှာစာရင်းတစ်ခုပါ။
နောက်ခံသမိုင်း
AI မောင်းနှင်သော မျက်နှာမှတ်မိခြင်း မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှုနှင့် ကွဲပြားမှုကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုတွင် ပြည့်စုံသော ဒေတာစုဆောင်းမှု ပရောဂျက်ကို စတင်ခဲ့သည်။ ပရောဂျက်သည် လူမျိုးပေါင်းစုံ၊ အသက်အုပ်စုများနှင့် အလင်းရောင်အခြေအနေများတစ်လျှောက် မတူကွဲပြားသော မျက်နှာပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို စုစည်းထားခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ ဒေတာကို သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များကို ပေးဆောင်သည့် တစ်ခုချင်းစီကို သီးခြားဒေတာအတွဲများစွာအဖြစ် စေ့စေ့စပ်စပ် စုစည်းထားသည်။
ဒေတာအတွဲ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
| အသေးစိတ် | Case 1 ကိုသုံးပါ။ | Case 2 ကိုသုံးပါ။ | Case 3 ကိုသုံးပါ။ |
|---|---|---|---|
| ဖြစ်ရပ်မှန်ကိုသုံးပါ | ထူးခြားသောဘာသာရပ်ပေါင်း 15,000 ၏သမိုင်းဝင်ပုံများ | ထူးခြားသောအကြောင်းအရာ 5,000 ၏မျက်နှာပုံများ | ထူးခြားသောဘာသာရပ် 10,000 ပုံများ |
| ရည်ရွယ်ချက် | အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် သမိုင်းဝင် မျက်နှာပုံရိပ်များ၏ ခိုင်မာသောဒေတာအတွဲကို တည်ဆောက်ရန်။ | အိန္ဒိယနှင့် အာရှဈေးကွက်များအတွက် အထူးကွဲပြားသော မျက်နှာဒေတာအတွဲကို ဖန်တီးရန်။ | မတူညီသော ထောင့်များနှင့် အမူအရာများကို ရိုက်ကူးနိုင်သော မျက်နှာပုံများ အများအပြားကို စုဆောင်းရန်။ |
| Dataset Composition | ဘာသာရပ်များ: ထူးခြားသောပုဂ္ဂိုလ် ၁၅၀၀၀။ ဒေတာအချက်များ- ဘာသာရပ်တစ်ခုစီတွင် စာရင်းသွင်းပုံ 1 ပုံ + သမိုင်းဝင်ပုံ 15 ပုံ ပေးထားသည်။ အပိုဒေတာ- ဘာသာရပ် 2 အတွက် ဦးခေါင်းလှုပ်ရှားမှုများကို ရိုက်ကူးသည့် ဗီဒီယို 1,000 ခု (အိမ်တွင်းနှင့် အပြင်ဘက်)။ | ဘာသာရပ်များ: ထူးခြားသောပုဂ္ဂိုလ် ၁၅၀၀၀။ | ဘာသာရပ်များ: ထူးခြားသောပုဂ္ဂိုလ် ၁၀၀၀၀ ဒေတာအချက်များ- အကြောင်းအရာတစ်ခုစီသည် ထောင့်မျိုးစုံနှင့် ဖော်ပြချက်များကို လွှမ်းခြုံထားသော ပုံ 15-20 ပုံများ ပံ့ပိုးပေးသည်။ |
| လူမျိုးရေးနှင့် လူဦးရေစာရင်း | လူမျိုးရေးပြိုကွဲမှု- လူမည်း (၃၅%)၊ အရှေ့အာရှ (၄၂%)၊ တောင်အာရှ (၁၃%)၊ လူဖြူ (၁၀%)။ ကျားမ: 50% အမျိုးသမီး၊ 50% အမျိုးသား။ အသက်အရွယ် Range: ပုံများသည် ဘာသာရပ်တစ်ခုစီ၏ အသက်တာ၏ နောက်ဆုံး 10 နှစ်အထိ အကျုံးဝင်ပြီး အသက် 18+ တစ်ဦးချင်းစီကို အာရုံစိုက်ပါ။ | လူမျိုးရေးပြိုကွဲမှု- အိန္ဒိယ (၅၀%)၊ အာရှ (၂၀%)၊ လူမည်း (၃၀%)။ အသက်အရွယ် Range: အသက် ၆ နှစ်မှ ၁၉ နှစ် ကျားမ ဖြန့်ဝေမှု- 50% အမျိုးသမီး၊ 50% အမျိုးသား။ | လူမျိုးရေးပြိုကွဲမှု- တရုတ်လူမျိုး (၁၀၀%)။ ကျားမ: 50% အမျိုးသမီး၊ 50% အမျိုးသား။ အသက်အရွယ် Range: အသက်အနှစ် 18-26 ။ |
| Volume ကို | စာရင်းသွင်းပုံ 15,000၊ 300,000+ သမိုင်းဝင်ပုံများနှင့် ဗီဒီယို 2,000 | ဘာသာရပ်တစ်ခုလျှင် selfie 35 ခု၊ စုစုပေါင်းပုံ 175,000 ပုံ။ | 150,000 မှ 200,000 ပုံများ။ |
| အရည်အသွေးစံချိန်စံညွှန်း | အလင်းရောင်၊ မျက်နှာအသွင်အပြင်နှင့် ရုပ်ပုံကြည်လင်ပြတ်သားမှုဆိုင်ရာ တင်းကျပ်သော လမ်းညွှန်ချက်များပါရှိသော ရုပ်ထွက်မြင့်ပုံများ (1920 x 1280)။ | မတူကွဲပြားသော နောက်ခံများနှင့် ၀တ်စားဆင်ယင်မှု၊ မျက်နှာကို လှပအောင်ပြုလုပ်ခြင်းမရှိဘဲ ဒေတာအတွဲတစ်လျှောက် တစ်သမတ်တည်းရှိသော ပုံအရည်အသွေး။ | ကြည်လင်ပြတ်သားမှုမြင့်မားသောပုံများ (2160 x 3840 ပစ်ဇယ်)၊ တိကျသောပုံတူအချိုးအစားနှင့် မတူညီသောထောင့်များနှင့် ဖော်ပြချက်များ။ |
| အသေးစိတ် | Case 4 ကိုသုံးပါ။ | Case 5 ကိုသုံးပါ။ | Case 6 ကိုသုံးပါ။ |
|---|---|---|---|
| ဖြစ်ရပ်မှန်ကိုသုံးပါ | ထူးခြားသောဘာသာရပ် ၆၁၀၀ (လူ့စိတ်ခံစားမှုခြောက်ခု) ၏ပုံများ | ထူးခြားသောအကြောင်းအရာ 428 ပုံများ (အလင်းရောင် 9 ပုံများ) | ထူးခြားသောဘာသာရပ် ၆၀၀ ၏ပုံများ (လူမျိုးရေးအခြေခံစုစည်းမှု) |
| ရည်ရွယ်ချက် | စိတ်ခံစားမှုမှတ်မိခြင်းစနစ်အတွက် ထူးခြားကွဲပြားသော လူသားစိတ်ခံစားမှုခြောက်ခုကို သရုပ်ဖော်ထားသည့် မျက်နှာပုံများကို စုစည်းရန်။ | AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် အလင်းရောင်အခြေအနေအမျိုးမျိုးအောက်တွင် မျက်နှာပုံရိပ်များကို ရိုက်ကူးရန်။ | တိုးမြှင့်ထားသော AI မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် လူမျိုးစုများ၏ ကွဲပြားမှုကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးရန်။ |
| Dataset Composition | ဘာသာရပ်များ: အရှေ့နှင့် တောင်အာရှမှ လူ ၆၁၀၀။ ဒေတာအချက်များ- အကြောင်းအရာတစ်ခုလျှင် ရုပ်ပုံ ၆ ပုံ၊ တစ်ခုစီသည် မတူညီသော စိတ်ခံစားမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ လူမျိုးရေးပြိုကွဲမှု- ဂျပန်ရုပ်ပုံ (၉၀၀၀)၊ ကိုရီးယား (၂၄၀၀)၊ တရုတ် (၂၄၀၀)၊ အရှေ့တောင်အာရှ (၂၄၀၀)၊ တောင်အာရှ (၂၄၀၀)။ | ဘာသာရပ်များ: အိန္ဒိယလူမျိုး ၄၂၈ ဦး။ ဒေတာအချက်များ- မတူညီသောအလင်းရောင်အခြေအနေ ၉ ခုတွင် အကြောင်းအရာတစ်ခုလျှင် ပုံ ၁၆၀။ | ဘာသာရပ်များ: မတူကွဲပြားသော တိုင်းရင်းသား နောက်ခံများမှ ထူးခြားသော ပုဂ္ဂိုလ်ပေါင်း ၆၀၀။ လူမျိုးရေးပြိုကွဲမှု- အာဖရိကန် (၉၆၇ ပုံ)၊ အရှေ့အလယ်ပိုင်း (၈၁) ပုံ၊ ဇာတိအမေရိကန် (၁,၃၈၃)၊ တောင်အာရှ (၇၃၈)၊ အရှေ့တောင်အာရှ (၄၈၁)။ အသက်အရွယ် Range: အသက် ၆ နှစ်မှ ၁၉ နှစ် |
| Volume ကို | 18,600 ပုံရိပ်တွေ | 74,880 ပုံရိပ်တွေ | 3,752 ပုံရိပ်တွေ |
| အရည်အသွေးစံချိန်စံညွှန်း | မျက်နှာမြင်နိုင်စွမ်း၊ အလင်းရောင်နှင့် မျက်နှာအမူအရာ ညီညွတ်မှုဆိုင်ရာ တင်းကျပ်သော လမ်းညွှန်ချက်များ။ | တစ်သမတ်တည်း အလင်းရောင်ဖြင့် ရုပ်ပုံများကို ရှင်းထုတ်ပြီး အသက်နှင့် လိင်ကို မျှတစွာ ကိုယ်စားပြုပါသည်။ | ဒေတာအတွဲတစ်လျှောက် လူမျိုးစုကွဲပြားမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို အဓိကထားကာ ကြည်လင်ပြတ်သားသော ရုပ်ပုံများ။ |
ဦးခေါင်းပုံသဏ္ဍာန်၊ လူမျိုး၊ ကျား၊ မ၊ နောက်ခံ၊ ဖမ်းယူထောင့်၊ အသက် စသဖြင့် 12 မှတ်တိုင်ပတ်လည် ကွဲပြားသည့် 68k ပုံများ
မျက်နှာမှတ်သားမှုမော်ဒယ်များအတွက် poses များစွာပါရှိသော နိုင်ငံများစွာမှ 22k မျက်နှာဗီဒီယိုဒေတာအတွဲ
လူ 2.5+ ထံမှ 3,000k+ ပုံများ။ ဒေတာအစုံတွင် နေရာပေါင်းစုံမှ လူ 2-6 ဦး၏ အုပ်စုပုံများ ပါရှိသည်။
Spoof Detection AI မော်ဒယ်တည်ဆောက်ခြင်း/လေ့ကျင့်ရေးအတွက် မျက်နှာဖုံးများပါသည့် 20k ဗီဒီယိုများ
လုပ်ငန်းများစွာအတွက် မျက်နှာမှတ်သားမှုဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကမ်းလှမ်းခြင်း။
မျက်နှာ၏အသိအမှတ်ပြုမှုသည်အစိတ်အပိုင်းများကို ဖြတ်၍ လက်ရှိဒေါသဖြစ်ပြီး၊ ထူးခြားသောအသုံးပြုမှုကိုစမ်းသပ်ပြီးအကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက်ထွက်ပေါ်လာသည်။ ကလေးလူကုန်ကူးသူများကိုခြေရာခံခြင်းနှင့်ဇီဝ ID ကိုအဖွဲ့အစည်းဝန်းကျင်တွင်နေရာချခြင်းမှသည်ပုံမှန်မျက်စိဖြင့်မမြင်နိုင်သောကွဲလွဲချက်များကိုလေ့လာခြင်းအထိ၊ မျက်နှာ၏အသိအမှတ်ပြုမှုသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့်လုပ်ငန်းများကိုများပြားလှသည့်နည်းလမ်းများဖြင့်ကူညီခြင်းဖြစ်သည်။
ယာဉ်မောင်းစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ကားတွင်းဘေးကင်းရေးစနစ်များအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဒေတာအစုံများဖြင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပါ
စတိုးဆိုင်တွင်းဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့မှုမရှိသော ငွေပေးချေမှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဒေတာအစုံဖြင့် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပါ။
ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် စျေးဝယ်အတွေ့အကြုံများကို ပေးအပ်ပြီး eCommerce ပလပ်ဖောင်းများတွင် ဖောက်သည် စစ်မှန်ကြောင်းအထောက်အထားကို မြှင့်တင်ပါ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးပြု မျက်နှာမှတ်မိခြင်း ဒေတာအတွဲများဖြင့် လူနာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ရောဂါရှာဖွေတိကျမှုကို အားကောင်းစေသည်
ချောမွေ့မှုမရှိသော check-in နှင့် ဧည့်ဝတ်ပြုမှုတွင် စိတ်ကြိုက်အတွေ့အကြုံများရရှိရန်အတွက် မျက်နှာမှတ်သားမှုဒေတာအစုံဖြင့် ဧည့်သည်ဝန်ဆောင်မှုများကို မြှင့်တင်ပါ။
ထောက်လှမ်းခြင်း၊ ခြိမ်းခြောက်မှုသိရှိခြင်း နှင့် ကာကွယ်ရေးအပလီကေးရှင်းများအတွက် အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ထားသော မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဒေတာအတွဲများဖြင့် လုံခြုံရေးအစီအမံများကို အားကောင်းစေပါ။
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ application များကိုလေ့ကျင့်ရန်အမြင်အာရုံလောကကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည်ပုံရိပ်မှတ်ချက်ဟုခေါ်ဆိုသည့်အရာနှင့်လုံးလုံးလျားလျားကျဆင်းသွားသည် - စက်များကိုအသိဥာဏ်ရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်များချစေသည့်နည်းပညာနောက်ကွယ်ရှိအခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းရန်နီးပါးဖြစ်သည်။
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။
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။
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
သင်၏ Facial Recognition Models အတွက်သင်၏လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်လိုအပ်ချက်များကိုဆွေးနွေးကြပါစို့
Facial recognition သည် ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများမှ ထူးခြားသော မျက်နှာသွင်ပြင်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လူတစ်ဦး၏ အထောက်အထားကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အတည်ပြုသည့် ဇီဝမက်ထရစ်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် ရုပ်ပုံတစ်ခုအား ရိုက်ကူးခြင်း၊ မျက်နှာအသွင်အပြင်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာကာ လူတစ်ဦးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် သို့မဟုတ် အတည်ပြုရန် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့နှင့် ကိုက်ညီခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
လုံခြုံရေး၊ စစ်မှန်ကြောင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ဖောက်သည် အတွေ့အကြုံများကဲ့သို့ အပလီကေးရှင်းများကို အသုံးပြုနိုင်သောကြောင့် AI/ML ပရောဂျက်များအတွက် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းမှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
လုံခြုံရေး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ လက်လီ၊ မော်တော်ယာဥ်နှင့် ဧည့်ဝတ်ကျေပွန်မှုကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများတွင် စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ဤဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုပါသည်။
ဒေတာအတွဲများကို လူဦးရေစာရင်း၊ အသက်အုပ်စုများနှင့် အလင်းရောင်အခြေအနေများတစ်လျှောက် ကိုယ်စားပြုကြောင်း သေချာစေရန် မတူကွဲပြားသော အရင်းအမြစ်များမှ စုဆောင်းပါသည်။
မှတ်ချက်တွင် တိကျသော AI လေ့ကျင့်မှုအတွက် မျက်နှာသွင်ပြင်လက္ခဏာများ၊ အမူအရာများနှင့် အမာရွတ်များနှင့် မှဲ့များကဲ့သို့ ထူးခြားသောခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများ ပါဝင်ပါသည်။
ဟုတ်ပါသည်၊ ဒေတာအတွဲအားလုံးသည် GDPR ကဲ့သို့ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီပြီး ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားကာ ကျင့်ဝတ်အရ အရင်းအမြစ်ဖြစ်ကြောင်း သေချာပါစေ။
ဟုတ်ပါသည်၊ ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ သီးခြားလူဦးရေ၊ စက်မှုလုပ်ငန်း သို့မဟုတ် အခြေအနေများအတွက် ဒေတာအတွဲများကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။
ရုပ်ပုံကြည်လင်ပြတ်သားမှု၊ အလင်းရောင်နှင့် တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုအတွက် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အတည်ပြုချက်ဆိုင်ရာ တင်းကျပ်သော လမ်းညွှန်ချက်များဖြင့် အရည်အသွေးကို အာမခံပါသည်။
ဟုတ်ကဲ့၊ ဒေတာအတွဲများသည် အရွယ်အစား အတိုင်းအတာနှင့် ပုံသန်းပေါင်းများစွာရှိသော မည်သည့်အရွယ်အစား ပရောဂျက်များကိုမဆို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
ဒေတာအတွဲများကို မက်တာဒေတာဖြင့် စံဖော်မတ်များဖြင့် ပံ့ပိုးပေးထားပြီး ၎င်းတို့ကို AI အလုပ်အသွားအလာများတွင် ပေါင်းစည်းရန် လွယ်ကူစေသည်။
စင်ပြင်ပ သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်ဒေတာအတွဲများ အပါအဝင် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် လိုင်စင်ရွေးချယ်ခွင့်များ ရနိုင်သည်။
ကုန်ကျစရိတ်သည် ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုနှင့် လိုင်စင်လိုအပ်ချက်များအပေါ် မူတည်သည်။ အကောင်းဆုံးကိုးကားအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။
ပေးပို့မှုအချိန်ဇယားများသည် ပရောဂျက်အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားသော်လည်း သတ်မှတ်ရက်များကို ထိရောက်စွာ ပြည့်မီစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
၎င်းတို့သည် အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော မျက်နှာမှတ်သားမှုကို ပေးနိုင်သည့် အရည်အသွေးမြင့်၊ ကွဲပြားသောဒေတာကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် AI မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
