আপনার জন্য অনুসন্ধান করা হয় উচ্চমানের বিনামূল্যের মুখ শনাক্তকরণ ডেটাসেট আপনার এআই এবং মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলিকে উন্নত করতে? আর দেখুন না! আমরা 19টি ফ্রি ফেসিয়াল রিকগনিশন ডেটাসেটের একটি তালিকা তৈরি করেছি যা এআই অ্যালগরিদম ডেভেলপমেন্ট, মডেল ট্রেনিং এবং কম্পিউটার ভিশন রিসার্চের মতো কাজের জন্য আদর্শ।
কেন ফেস রিকগনিশন ডেটাসেটগুলি অপরিহার্য
নিরাপত্তা ব্যবস্থার উন্নতি থেকে শুরু করে ব্যক্তিগতকৃত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরি করা পর্যন্ত আধুনিক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মুখের স্বীকৃতি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। গ্লোবাল ফেসিয়াল রিকগনিশন মার্কেট বাড়বে বলে আশা করা হচ্ছে 5.01 সালে $2023 বিলিয়ন থেকে 12.67 সালের মধ্যে $2030 বিলিয়ন, 14.5% এর CAGR সহ, AI এর অগ্রগতি এবং যোগাযোগহীন প্রমাণীকরণের ক্রমবর্ধমান চাহিদা দ্বারা চালিত।
ডেভেলপার এবং গবেষকদের জন্য বিনামূল্যের মুখের ডেটাসেটগুলি অপরিহার্য, যা শক্তিশালী মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য সাশ্রয়ী, বৈচিত্র্যময় এবং সুগঠিত ডেটা সরবরাহ করে। এই ডেটাসেটগুলির অনেকগুলি সাধারণ জনগণের জন্য উপলব্ধ করা হয়, যা ক্ষেত্রে উন্মুক্ত গবেষণা এবং উন্নয়নকে সমর্থন করে। এই ডেটাসেটগুলি যেমন ক্ষেত্রগুলিতে উদ্ভাবনকে সমর্থন করে আবেগ সনাক্তকরণ, বয়স অনুমান, এবং ভঙ্গি বিশ্লেষণ, এই দ্রুত বিকশিত ক্ষেত্রটিতে আপনাকে প্রতিযোগিতামূলক থাকতে সাহায্য করে।
মুখ সনাক্তকরণ কৌশল: মুখ সনাক্তকরণের প্রথম ধাপ
মুখ শনাক্তকরণ ব্যবস্থা কোনও ব্যক্তিকে শনাক্ত বা যাচাই করার আগে, এটি প্রথমে ছবি বা ভিডিওতে মুখ শনাক্ত করে—যাকে মুখ শনাক্তকরণ বলা হয় একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এটি অ্যালগরিদমগুলিকে প্রাসঙ্গিক ক্ষেত্রগুলিতে ফোকাস করতে সাহায্য করে, শনাক্তকরণের নির্ভুলতা উন্নত করে। ভায়োলা-জোন্স ডিটেক্টরের মতো ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতিগুলি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে দ্রুত এবং নির্ভরযোগ্য। ইতিমধ্যে, গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক কৌশলগুলি এখন জটিল পরিস্থিতির জন্য উচ্চতর নির্ভুলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা প্রদান করে, যেমন বিভিন্ন ভঙ্গি বা পরিবেশে মুখ। সঠিক পদ্ধতি নির্বাচন করা আপনার প্রকল্পের চাহিদা, সঠিকতা, গতি এবং চিত্র জটিলতার ভারসাম্যের উপর নির্ভর করে।
নির্ভরযোগ্য মডেল প্রশিক্ষণের জন্য মুখের ছবি প্রিপ্রসেসিং
মুখের ছবিগুলির উচ্চমানের প্রি-প্রসেসিং শক্তিশালী মুখের স্বীকৃতি ব্যবস্থা তৈরির একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। আপনার চিত্র ডেটাসেট সাবধানে প্রস্তুত করে, আপনি মুখের স্বীকৃতি অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারেন। প্রি-প্রসেসিংয়ে সাধারণত মুখের চিত্রগুলির বৈচিত্র্য বৃদ্ধির জন্য ডেটা বৃদ্ধি, বৈসাদৃশ্য উন্নত করার জন্য হিস্টোগ্রাম সমীকরণ এবং ডেটাসেট জুড়ে মুখের বৈশিষ্ট্যগুলিকে মানসম্মত করার জন্য মুখের সারিবদ্ধকরণের মতো কৌশলগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে। এই পদক্ষেপগুলি আলো, ভঙ্গি এবং মুখের অভিব্যক্তির তারতম্যের প্রভাব কমাতে সাহায্য করে, নিশ্চিত করে যে আপনার মুখের স্বীকৃতি মডেলটি নতুন ডেটাতে ভালভাবে সাধারণীকরণ করতে পারে। কার্যকর প্রি-প্রসেসিং কেবল আপনার মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করে না বরং এটিকে বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জগুলির জন্য আরও স্থিতিস্থাপক করে তোলে, বিস্তৃত চিত্র এবং পরিবেশ জুড়ে নির্ভরযোগ্য মুখের স্বীকৃতি সক্ষম করে।
ফেস রিকগনিশন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য 19টি বিনামূল্যের ফেসিয়াল ডেটাসেট
একটি ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম তখনই তার কম্পিউটার ভিশনের কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে যখন একটি মানসম্পন্ন ফেস ভিডিও এবং ইমেজ ডেটা সেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। একটি মানসম্পন্ন ভিডিও এবং ইমেজ রিকগনিশন ডেটাসেট ছাড়া, আপনি একটি শক্তিশালী ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম নাও হতে পারেন। এই রিসোর্সগুলির মধ্যে অনেকগুলি হল আলো, অভিব্যক্তি, ভঙ্গি এবং অক্লুশনের মতো বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ফেসিয়াল রিকগনিশন অ্যালগরিদমকে বেঞ্চমার্কিং এবং মূল্যায়ন করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা মুখের ছবি। কিন্তু আমাদের কাছে একটি সমাধান আছে।
বিনামূল্যে অ্যাক্সেস করা যায় এমন উচ্চ-মানের ওপেন-সোর্স চিত্র এবং ভিডিও ডেটাসেটের একটি সংগ্রহস্থল অন্বেষণ করুন।
চলুন শুরু করা যাক।
লেবেলযুক্ত ফেস ইন দ্য ওয়াইল্ড (লিঙ্ক)
আরেকটি ফ্রি-টু-ডাউনলোড বৃহৎ ফেসিয়াল ইমেজ ডেটাসেট, লেবেলযুক্ত ফেস ইন দ্য ওয়াইল্ডে প্রায় 13,000টি ফেসিয়াল ফটোগ্রাফ রয়েছে যা বিশেষভাবে অবাধ ফেসিয়াল রিকগনিশন কাজ সম্পাদনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ছবিগুলি ওয়েব থেকে সংগ্রহ করা হয় এবং ব্যক্তির নামের সাথে লেবেল করা হয়৷
সেলিবফেস (লিঙ্ক)
CelebFaces হল একটি অবাধে উপলব্ধ ইমেজ ডেটাসেট যাতে 200,000 টিরও বেশি সেলিব্রিটির মুখের বৈশিষ্ট্যযুক্ত ছবি রয়েছে। এই চিত্রগুলির প্রতিটি 40টি বৈশিষ্ট্য সহ টীকাযুক্ত আসে। তদুপরি, টীকাগুলিতে 10,000 এবং আরও বেশি পরিচয় এবং ল্যান্ডমার্ক স্থানীয়করণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি MMLAB দ্বারা অ-বাণিজ্যিক গবেষণার উদ্দেশ্যে এবং মুখ সনাক্তকরণ, স্থানীয়করণ এবং বৈশিষ্ট্য স্বীকৃতির জন্য তৈরি করা হয়েছিল।
Tufts ফেস ডাটাবেস (লিঙ্ক)
Tufts Face ডাটাবেস হল ফটোগ্রাফিক ছবি, মুখের কম্পিউটারাইজড স্কেচ এবং অংশগ্রহণকারীদের 3D, থার্মাল এবং ইনফ্রারেড ছবি সহ বিভিন্ন ইমেজ মোডালিটি সহ একটি বৃহৎ আকারের ভিন্ন ভিন্ন মুখ সনাক্তকরণ ডেটাবেস। 10,000 টিরও বেশি চিত্রের এই ব্যাপক সংগ্রহে উভয় লিঙ্গ, বিস্তৃত বয়সের পরিসর এবং বিভিন্ন দেশের অংশগ্রহণকারীরা রয়েছে৷
Google মুখের অভিব্যক্তি তুলনা (লিঙ্ক)
Google ফেসিয়াল এক্সপ্রেশন তুলনা হল আরেকটি বড় আকারের বিনামূল্যের ডেটাসেট যাতে মুখের ছবি ট্রিপলেট থাকে। তিনটির মধ্যে কোন জুটির মুখের অভিব্যক্তি সবচেয়ে বেশি একই রকম তা নির্দিষ্ট করার জন্য মানুষ ছবিগুলিকে আরও টীকা করে৷
UMDFaces (লিঙ্ক)
বৃহত্তম ডেটাসেটগুলির মধ্যে একটি, UMDFaces 367,000টি বিষয় জুড়ে 8,200টিরও বেশি টীকাযুক্ত মুখের বৈশিষ্ট্য রয়েছে৷ ডাটাবেসে 3.7টি বিষয়ের মুখের কী পয়েন্ট ব্যবহার করে ভিডিও থেকে 3,100 মিলিয়নেরও বেশি টীকাযুক্ত ফ্রেম রয়েছে।
চিহ্নিত ল্যান্ডমার্ক পয়েন্ট সহ মুখের ছবি (লিঙ্ক)
এই ফ্রি ফেসিয়াল রিকগনিশন ডেটাসেটে 7049টি ছবি রয়েছে, প্রতিটিতে 15টি পর্যন্ত কীপয়েন্ট চিহ্নিত করা হয়েছে। প্রতি চিত্রের কীপয়েন্ট পরিবর্তিত হতে পারে, তবে সর্বোচ্চ 15। সমস্ত কীপয়েন্ট ডেটা একটি CSV ফাইলে সরবরাহ করা হয়।
UTKFace (লিঙ্ক)
UTK ফেস ডেটাসেটে সব বয়সের মানুষের 20,000 ছবি রয়েছে৷ এটি বয়স, জাতিগততা এবং লিঙ্গ সম্পর্কিত তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে।
রূপান্তর (লিঙ্ক)
MORPH হল মুখ থেকে বয়স অনুমান করার জন্য একটি ডেটাসেট। এটিতে 55,134 থেকে 13,617 বছর বয়সী 16 জনের 77টি ছবি রয়েছে।
ফেসিয়াল কীপয়েন্ট সহ YouTube (লিঙ্ক)
ফেসিয়াল কীপয়েন্ট সহ YouTube-এ পাবলিক ফোরাম থেকে নেওয়া সেলিব্রিটিদের মুখের ছবি রয়েছে৷ ছবিগুলি ভিডিও থেকে ক্রপ করা হয়েছে এবং প্রতিটি ফ্রেমের মুখের মূল পয়েন্টগুলিতে ফোকাস করা হয়েছে৷
প্রশস্ত মুখ (লিঙ্ক)
ওয়াইডার ফেস-এ একক এবং মানুষের গোষ্ঠীর 10,000টিরও বেশি ছবি রয়েছে৷ প্যারেড, ট্রাফিক, পার্টি, মিটিং ইত্যাদির মতো অসংখ্য দৃশ্যের উপর ভিত্তি করে ডেটাসেটটি গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়েছে।
ইয়েল ফেস ডাটাবেস (লিঙ্ক)
ইয়েল ফেস ডেটাবেসে বিভিন্ন আলো, অভিব্যক্তি, আবেগ এবং পরিবেশগত অবস্থার অধীনে 165টি বিষয়ের 15টি চিত্র রয়েছে।
সিম্পসন ফেস (লিঙ্ক)
The Simpsons faces হল দীর্ঘতম-চলমান টিভি প্রোগ্রাম, সিম্পসন, সিজন 25 থেকে 28 থেকে তোলা ছবির একটি সংগ্রহ৷ নাম অনুসারে, এই ডেটাসেটে সিম্পসন শোতে প্রদর্শিত চরিত্রের মুখগুলির 10,000টি ক্রপ করা ছবি রয়েছে৷
আসল এবং নকল মুখ সনাক্তকরণ (লিঙ্ক)
আসল এবং নকল মুখ সনাক্তকরণ ডেটাসেটটি মুখের শনাক্তকরণ সিস্টেমগুলিকে আসল এবং নকল মুখের চিত্রগুলির মধ্যে আরও ভালভাবে পার্থক্য করতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ ডেটাসেটে 1000 টিরও বেশি আসল এবং 900টি নকল মুখ রয়েছে যার সাথে বিভিন্ন শনাক্ত করা যায়।
ফ্লিকার ফেস (লিঙ্ক)
Flickr Faces হল একটি মুখের ছবি ডেটাসেট যা Flickr থেকে ক্রল করা হয়েছে। উচ্চ-মানের ডেটাসেটে বয়স, জাতীয়তা, জাতিগততা এবং ছবির পটভূমির মতো স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যযুক্ত ব্যক্তিদের 70,000-এর বেশি PNG ছবি রয়েছে৷
ভিজিজি ফেস (লিঙ্ক)
ভিজিজি ফেস ডেটাসেটে মুখের পরিচয় শনাক্তকরণের জন্য 2.6 জনের 2,622 মিলিয়নেরও বেশি ছবি রয়েছে।
মাল্টি-পোজ এবং মাল্টি-এক্সপ্রেশন ফেস ডেটা (লিঙ্ক)
এই ডেটাসেটে 102,476 এশিয়ানদের (1,507 পুরুষ, 762 মহিলা) 745টি ছবি রয়েছে। প্রতিটি ব্যক্তির 62টি মাল্টি-পোজ এবং 6টি মাল্টি-অভিব্যক্তি চিত্র রয়েছে। ডেটাসেটে বিভিন্ন কোণ, ভঙ্গি এবং আলোর অবস্থা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি মুখ এবং মুখের অভিব্যক্তি সনাক্তকরণের জন্য দরকারী।
লিভিং ফেস এবং অ্যান্টি-স্পুফিং ডেটা (লিঙ্ক)
এই ডেটাসেটে 1,056 জনের জন্য অ্যান্টি স্পুফিং ডেটা রয়েছে৷ এটি অভ্যন্তরীণ এবং বহিরঙ্গন উভয় দৃশ্যের চিত্রগুলি অন্তর্ভুক্ত করে এবং তরুণ এবং মধ্যবয়সী ব্যক্তিদের উপর ফোকাস সহ সমস্ত বয়সকে কভার করে৷ ডেটাতে একাধিক ভঙ্গি এবং অভিব্যক্তি রয়েছে, যা ফেস পেমেন্ট এবং মোবাইল ফোন আনলক করার মতো কাজের জন্য দরকারী।
মাল্টি-অ্যাট্রিবিউট লেবেলযুক্ত ফেস (এমএলএফ) ডেটাসেট (লিঙ্ক)
মাল্টি-অ্যাট্রিবিউট লেবেলযুক্ত ফেস ডেটাসেটে 5,250টি লেবেলযুক্ত মুখ সহ 11,931টি চিত্র রয়েছে। এটি বন্য মধ্যে মুখ সনাক্তকরণের বিস্তারিত বিশ্লেষণ সমর্থন করে এবং 2015 সালে চালু করা হয়েছিল।
গুগল ফেসিয়াল এক্সপ্রেশন তুলনা ডেটাসেট (লিঙ্ক)
Google ফেসিয়াল এক্সপ্রেশন তুলনা ডেটাসেটে 156k এর বেশি ছবি এবং 500k ট্রিপলেট রয়েছে। Google গবেষকদের দ্বারা তৈরি, এটি মুখের অভিব্যক্তি বিশ্লেষণের উপর ফোকাস করে, যেমন আবেগের শ্রেণীবিভাগ। এটি 2018 সালে প্রকাশিত হয়েছিল।
আপনার মডেল মূল্যায়ন: মুখ শনাক্তকরণের মূল মেট্রিক্স
একবার আপনার মুখের স্বীকৃতি মডেলটি প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে, ব্যবহারিক প্রয়োগের চাহিদা পূরণের জন্য এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা অপরিহার্য। মুখের স্বীকৃতি মডেলগুলি মূল্যায়নের মূল মেট্রিক্সগুলির মধ্যে রয়েছে নির্ভুলতা, যা ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সামগ্রিক সঠিকতা পরিমাপ করে; নির্ভুলতা এবং প্রত্যাহার, যা মডেলের প্রাসঙ্গিক মুখগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত এবং পুনরুদ্ধার করার ক্ষমতা মূল্যায়ন করে; এবং F1-স্কোর, যা কর্মক্ষমতার একটি বিস্তৃত দৃষ্টিভঙ্গির জন্য নির্ভুলতা এবং প্রত্যাহারের ভারসাম্য বজায় রাখে। অতিরিক্তভাবে, রিসিভার অপারেটিং বৈশিষ্ট্য (ROC) বক্ররেখা এবং ROC বক্ররেখা (AUC) এর আওতাধীন ক্ষেত্রফল বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বিভিন্ন ব্যক্তির মধ্যে পার্থক্য করার মডেলের ক্ষমতা সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই মেট্রিক্সগুলি নিবিড়ভাবে পর্যবেক্ষণ করে, আপনি আপনার মুখের স্বীকৃতি সিস্টেমকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারেন, সম্ভাব্য দুর্বলতাগুলি মোকাবেলা করতে পারেন এবং বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে নির্ভরযোগ্য ফলাফল অর্জন করতে পারেন।
সর্বশেষ ভাবনা
সঠিক এবং দক্ষ মুখ শনাক্তকরণ সিস্টেমের চাহিদা 2025 সালে বাড়তে থাকে, এবং সঠিক ফেস রিকগনিশন ডেটাসেট ব্যবহার করা সাফল্যের দিকে প্রথম ধাপ। আমাদের 19টি বিনামূল্যের ডেটাসেটের কিউরেটেড তালিকার মাধ্যমে, আপনি ব্যাঙ্ক না ভেঙেই আপনার AI মডেলগুলি তৈরি করতে, প্রশিক্ষণ দিতে এবং অপ্টিমাইজ করতে পারেন৷ আপনি নিরাপত্তা ব্যবস্থা, আবেগ সনাক্তকরণ, বা উদ্ভাবনী কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কাজ করছেন না কেন, এই ডেটাসেটগুলি আপনার প্রয়োজনীয় বৈচিত্র্য এবং গুণমান অফার করে৷
আপনার অনন্য প্রয়োজন অনুসারে কাস্টম ফেসিয়াল রিকগনিশন ডেটা খুঁজছেন? শুরু করার জন্য আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন!
