মানুষ মুখ চিনতে পারদর্শী, কিন্তু আমরা খুব স্বাভাবিকভাবেই অভিব্যক্তি এবং আবেগ ব্যাখ্যা করি। গবেষণা বলে যে আমরা ব্যক্তিগতভাবে পরিচিত মুখগুলিকে সনাক্ত করতে পারি 380ms উপস্থাপনার পরে এবং অপরিচিত মুখের জন্য 460ms। যাইহোক, এই অভ্যন্তরীণভাবে মানব মানের এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং কম্পিউটার ভিশনের প্রতিযোগী রয়েছে। এই অগ্রগামী প্রযুক্তিগুলি এমন সমাধানগুলি বিকাশে সহায়তা করছে যা মানুষের মুখগুলিকে আগের চেয়ে আরও সঠিকভাবে এবং দক্ষতার সাথে চিনতে পারে৷
এই সর্বশেষ উদ্ভাবনী এবং অ-অনুপ্রবেশকারী প্রযুক্তি জীবনকে সহজ এবং উত্তেজনাপূর্ণ করেছে। ফেস রিকগনিশন প্রযুক্তি একটি দ্রুত উন্নয়নশীল প্রযুক্তিতে পরিণত হয়েছে। 2020 সালে, ফেসিয়াল রিকগনিশন মার্কেটের মূল্য ছিল 3.8 বিলিয়ন $, এবং এটি 2025 সালের মধ্যে আকারে দ্বিগুণ হবে - $8.5 বিলিয়নের বেশি হওয়ার পূর্বাভাস।
মুখের স্বীকৃতি কী?
ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তি মুখের বৈশিষ্ট্য ম্যাপ করে এবং সঞ্চিত ফেসপ্রিন্ট ডেটার উপর ভিত্তি করে একজন ব্যক্তিকে শনাক্ত করতে সাহায্য করে। এই বায়োমেট্রিক প্রযুক্তিটি লাইভ ইমেজের সাথে সঞ্চিত ফেস প্রিন্টের তুলনা করতে গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। মুখ সনাক্তকরণ সফ্টওয়্যার একটি মিল খুঁজে পেতে চিত্রের ডাটাবেসের সাথে ক্যাপচার করা চিত্রের তুলনা করে।
বিমানবন্দরে নিরাপত্তা বাড়ানোর জন্য অনেক অ্যাপ্লিকেশনে ফেসিয়াল রিকগনিশন ব্যবহার করা হয়েছে, অপরাধীদের সনাক্তকরণ, ফরেনসিক বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য নজরদারি ব্যবস্থায় আইন প্রয়োগকারী সংস্থাগুলিকে সহায়তা করে.
মুখের স্বীকৃতি কিভাবে কাজ করে?
মুখ শনাক্তকরণ সফ্টওয়্যারটি কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে মুখের স্বীকৃতি ডেটা সংগ্রহ এবং চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে শুরু হয়। ছবিগুলিকে উচ্চ স্তরের ডিজিটাল স্ক্রীনিং করা হয় যাতে কম্পিউটার একটি মানুষের মুখ, একটি ছবি, একটি মূর্তি বা এমনকি একটি পোস্টারের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে৷ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, ডেটাসেটের নিদর্শন এবং মিলগুলি চিহ্নিত করা হয়। ML অ্যালগরিদম মুখের বৈশিষ্ট্যের নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে যে কোনও প্রদত্ত চিত্রে মুখ সনাক্ত করে:
- মুখের উচ্চতা থেকে প্রস্থের অনুপাত
- মুখের রং
- প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের প্রস্থ – চোখ, নাক, মুখ এবং আরও অনেক কিছু।
- স্বাতন্ত্র্যসূচক বৈশিষ্ট্য
বিভিন্ন মুখের যেমন আলাদা বৈশিষ্ট্য থাকে, তেমনই ফেসিয়াল রিকগনিশন সফটওয়্যারও থাকে। যাইহোক, সাধারণভাবে, যেকোনো মুখের স্বীকৃতি নিম্নলিখিত পদ্ধতি ব্যবহার করে কাজ করে:
মুখের সনাক্তকরণ
ফেসিয়াল টেকনোলজি সিস্টেম ভিড়ের মধ্যে বা স্বতন্ত্রভাবে একটি মুখের ছবি চিনতে এবং সনাক্ত করে। প্রযুক্তিগত অগ্রগতি সফ্টওয়্যারের পক্ষে মুখের ছবি সনাক্ত করা সহজ করে তুলেছে এমনকি ভঙ্গিতে সামান্য তারতম্য থাকলেও - ক্যামেরার দিকে মুখ করা বা এটি থেকে দূরে তাকানো।
মুখের বিশ্লেষণ
একটি মানুষের মুখের স্বতন্ত্র এবং স্বীকৃত বৈশিষ্ট্যগুলিকে নোডাল পয়েন্ট বলা হয় এবং প্রতিটি মানুষের মুখের প্রায় 80টি নোডাল পয়েন্ট থাকে। মুখের ম্যাপিং করে, জ্যামিতি এবং ফটোমেট্রি সনাক্ত করে, এটি ব্যবহার করে মুখগুলিকে বিশ্লেষণ এবং সনাক্ত করা সম্ভব স্বীকৃতি ডাটাবেস সঠিকভাবে।
ছবি রূপান্তর
মুখের ছবি তোলার পর, ব্যক্তির বায়োমেট্রিক্স বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে এনালগ তথ্য ডিজিটাল ডেটাতে রূপান্তরিত হয়। থেকে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম শুধুমাত্র সংখ্যা সনাক্ত করে, মুখের মানচিত্রটিকে একটি গাণিতিক সূত্রে রূপান্তর করা প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে। মুখের এই সংখ্যাসূচক উপস্থাপনা, যা ফেসপ্রিন্ট নামেও পরিচিত, তারপরে মুখের একটি ডাটাবেসের সাথে তুলনা করা হয়।
একটি ম্যাচ সন্ধান করা
চূড়ান্ত ধাপ হল পরিচিত মুখের বেশ কয়েকটি ডাটাবেসের সাথে আপনার ফেস প্রিন্টের তুলনা করা। প্রযুক্তি ডাটাবেসের সাথে আপনার বৈশিষ্ট্যগুলিকে মেলানোর চেষ্টা করে।
মিলে যাওয়া ছবি সাধারণত ব্যক্তির নাম ও ঠিকানা দিয়ে ফেরত দেওয়া হয়। এই ধরনের তথ্য অনুপস্থিত থাকলে, ডাটাবেসে সংরক্ষিত ডেটা ব্যবহার করা হয়।
ফেসিয়াল রিকগনিশন কোথায় ব্যবহার করা হয়?
আজ, ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেমগুলি দৈনন্দিন জীবনে প্রবেশ করছে এবং তাদের ব্যবহার প্রায়শই অলক্ষিত হতে পারে। জীবনকে সহজ করতে এবং নিরাপত্তা যোগ করতে, এখানে মুখের স্বীকৃতি একটি পার্থক্য তৈরি করার কয়েকটি বিশিষ্ট উদাহরণ রয়েছে।
- স্বাস্থ্যসেবা: চিকিত্সকরা মুখের বৈশিষ্ট্যগুলির মাধ্যমে স্কিমিং করে শিশুদের কিছু বিরল জেনেটিক ব্যাধি সনাক্ত করতে মুখের স্বীকৃতি ব্যবহার করেন। যে একটি উদাহরণ হবে Face2Gene অ্যাপ, যা শিশুর নুনান সিনড্রোম নাকি অ্যাঞ্জেলম্যান সিনড্রোম আছে কিনা তা নির্ধারণ করতে সাহায্য করার জন্য পরিচিত কেসের সাথে রোগীর মুখের গঠনের তুলনা করে।
- হোটেল: কিছু হোটেল তাদের চেক-ইন দ্রুত করতে ফেসিয়াল রিকগনিশন ইনস্টল করছে। চীনে, দ ম্যারিয়ট হোটেল অতিথিদের একটি লবিতে প্রবেশ করতে দেয় একটি দ্রুত মুখের স্ক্যানের জন্য কিয়স্ক, সামনের ডেস্কে দীর্ঘ লাইন এড়িয়ে প্রবেশদ্বারটিকে একটি আনন্দদায়ক ব্যাপার করে তুলুন।
- অভিগম্যতা: এটি দৃষ্টি প্রতিবন্ধী ব্যক্তিদের সহজেই নিজেদেরকে প্রমাণীকরণ করতে দেয়। তাদের আর পাসওয়ার্ড, পিন বা অন্য কিছুর প্রয়োজন নেই। মুখের স্বীকৃতির সাহায্যে, তারা ব্যাঙ্কিং অ্যাপগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে বা ডিভাইসগুলি আনলক করতে পারে, যা দৈনন্দিন কাজগুলিকে অনেক বেশি সম্ভাব্য করে তোলে৷
- শ্রেণীকক্ষ: নিরাপত্তার দিক ছাড়াও, রাস্তার স্কুলগুলি শিক্ষার্থীদের ব্যস্ততা নিরীক্ষণের জন্য ফেসিয়াল রিকগনিশন ব্যবহার করছে। উদাহরণস্বরূপ, সিস্টেমগুলি আপনাকে সতর্ক করতে পারে যে শিক্ষার্থীরা ক্লাসে শেখার দিকে মনোযোগ দিচ্ছে কিনা, শিক্ষকদের তাদের পদ্ধতিগুলি অবিলম্বে পরিবর্তন করতে দেয়।
- ইভেন্ট নিরাপত্তা: ফেসিয়াল রিকগনিশন টেকনোলজি কনসার্ট এবং স্পোর্টস গেমের মতো বড় ইভেন্টগুলিতে ভিড়ের ব্যবস্থাপনা এবং নিরাপত্তা বাড়াতে একটি অ্যাপ্লিকেশন খুঁজে পেয়েছে। একটি উদাহরণ টিকিটধারীদের যাচাই করতে এবং অননুমোদিত প্রবেশ নিষিদ্ধ করার জন্য স্টেডিয়ামের গেটে এটি স্থাপন করা হবে।
- গাড়ি: অটোমেকাররা এখন আরও ভালো ড্রাইভিং অভিজ্ঞতার জন্য তাদের গাড়িতে ফেসিয়াল রিকগনিশনকে একীভূত করছে। কিছু যানবাহন চালকের মুখ চিনতে পারে সিট পজিশন এবং আয়নাগুলির স্বয়ংক্রিয় সমন্বয় করতে এবং এমনকি নির্দিষ্ট প্লেলিস্ট খেলতে পারে।
[এছাড়াও পড়ুন: এআই ইমেজ রিকগনিশন কি? কিভাবে এটা কাজ করে এবং উদাহরণ]
ফেসিয়াল রিকগনিশনের সুবিধাগুলি কী কী
মুখের স্বীকৃতি একটি অপেক্ষাকৃত নতুন প্রযুক্তি এবং একাধিক ইতিবাচক প্রস্তাব দেয়। এখানে ফেসিয়াল রিকগনিশন ব্যবহারের কিছু সুবিধা রয়েছে:
- জননিরাপত্তা বৃদ্ধি: পুলিশ বিভাগগুলি নিখোঁজ ব্যক্তি এবং ওয়ান্টেড অপরাধীদের সনাক্ত করার জন্য মুখের স্বীকৃতি ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, পুলিশ বিভাগগুলিতে ভারত সফলভাবে হারানো শিশুদের তাদের পরিবারের কাছে ফিরিয়ে এনেছে নিখোঁজ-ব্যক্তি ডাটাবেসের সাথে তাদের ফটোগুলি মিলানোর পরে।
- নিরাপদ লেনদেন: অনেক ব্যাঙ্ক এবং পেমেন্ট সিস্টেম তাদের লেনদেন নিরাপদ করতে মুখের স্বীকৃতি ব্যবহার করে। যেমন, Alipay, চীনে, একজন ব্যবহারকারী কেবল তাদের মুখ স্ক্যান করার অনুমতি দিয়ে একটি অর্থপ্রদান অনুমোদন করতে পারেন, তাই প্রতারণার ঘটনা হ্রাস করা এবং নগদবিহীন অর্থ প্রদানে সুবিধা প্রদান করা।
- উন্নত স্বাস্থ্যসেবা: হাসপাতালগুলি রোগীদের ডিরেক্টরিগুলিকে নির্বিঘ্নে অ্যাক্সেস করতে এবং রেজিস্ট্রেশন প্রক্রিয়ার গতি বাড়াতে মুখের স্বীকৃতি সিস্টেমগুলিকে চালিত করেছে৷ কিছু সিস্টেম এমনকি রোগীদের শারীরিক ব্যথা বা মানসিক অশান্তি সনাক্ত করে, এইভাবে ডাক্তারদের আরও ভাল যত্ন প্রদান করতে সক্ষম করে।
- নিরাপত্তা: ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তি স্মার্টফোনের নিরাপত্তা চিরতরে বদলে দিয়েছে। অ্যাপলের ফেস আইডি শুধুমাত্র একটি ফোন আনলক করে না, এটি ডিজিটাল ওয়ালেট এবং ব্যাঙ্কিং অ্যাপের মতো সংবেদনশীল অ্যাপগুলির সুরক্ষাও সক্ষম করে।
ফেসিয়াল রিকগনিশনের অসুবিধা
এর কিছু সুবিধা আছে; তবে, আরও উল্লেখযোগ্যভাবে, এটি নৈতিকতা, গোপনীয়তা এবং নির্ভুলতার সমস্যাগুলি উত্থাপন করে। নিচে কিছু অপূর্ণতা রয়েছে:
- ভুল অভিযোগ: ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম ভুল অভিযোগ আনতে পারে। র্যান্ডাল রিডের উদাহরণ, যাকে 2022 সালে লুইসিয়ানাতে একটি অপরাধের জন্য মুখের শনাক্তকরণ সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে ডিএনএর সাথে ভুল শনাক্তকরণের ভিত্তিতে গ্রেপ্তার করা হয়েছিল, প্রকৃতপক্ষে এমন একটি জায়গা যেখানে তিনি কখনও পা রাখেননি।
- সাংস্কৃতিক এবং লিঙ্গ পক্ষপাত: গবেষণায় দেখা গেছে যে মুখের শনাক্তকরণ সিস্টেমগুলি রঙের মানুষ এবং মহিলাদের চেনার ক্ষেত্রে কম সঠিক। এই সিস্টেমগুলির কার্যকারিতা সম্পর্কে মার্কিন সরকারের জন্য প্রস্তুত একটি বিশদ প্রতিবেদনে, এটা পাওয়া গেছে যে তারা নিয়মিতভাবে সংখ্যালঘু পটভূমির লোকদের ভুল শনাক্ত করে, সম্ভাব্য অন্যায় গ্রেপ্তার বা আইন প্রয়োগকারী বৈষম্যের দিকে পরিচালিত করে।
- গোপনীয়তার আক্রমণ: মুখের স্বীকৃতির স্থানটি এখন নৈতিক উদ্বেগ বাড়ায় কারণ এটি বায়োমেট্রিক ডেটা সংগ্রহ এবং সঞ্চয় করে, কখনও কখনও সম্মতি ছাড়াই। উদাহরণ হিসেবে, কিছু খুচরা দোকান গ্রাহকের আচরণ ট্র্যাক করতে মুখের স্বীকৃতি প্রযুক্তি ব্যবহার করে, যার ফলে নজরদারি এবং ব্যক্তিগত স্বাধীনতা নিয়ে উদ্বেগ দেখা দেয়।
- তথ্য নিরাপত্তার দুর্বলতা: মুখের তথ্য সংরক্ষণের কাজটিই একজনকে হ্যাকিংয়ের শিকার করে; যেহেতু হ্যাকাররা সংবেদনশীল বায়োমেট্রিক তথ্য ক্র্যাক করেছে, ব্ল্যাক হ্যাট হ্যাকাররা মাত্র দুই মিনিটের মধ্যে তা দেখিয়েছে অ্যাপলের ফেস আইডি হ্যাক হতে পারে.
[এছাড়াও পড়ুন: কম্পিউটার ভিশনের জন্য 27 ফ্রি ইমেজ ডেটাসেট]
ফেসিয়াল রিকগনিশনের উদাহরণ
- আমাজন স্বীকৃতি: অ্যামাজন ক্লাউড-ভিত্তিক ফেসিয়াল রিকগনিশন সফ্টওয়্যারটি ভিডিও ফুটেজ ব্যবহার করে আইন প্রয়োগকারী অনুসন্ধানগুলি পরিচালনা করেছে যাতে কোনও মামলার দেহের ভিতরের লোকেদের উত্স হয়৷ যাইহোক, কোম্পানী ঘোষণা করেছে যে পুলিশ 2020 সালের মধ্যে এটি আর ব্যবহার করবে না যখন বেসামরিক ব্যক্তিদের সুরক্ষার জন্য ফেডারেল আইন প্রণয়নের জন্য অপেক্ষা করা হবে।
- অ্যাপল ফেস আইডি: অ্যাপল তার ডিভাইসে ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম প্রয়োগ করে যা ব্যবহারকারীদের তাদের ফোন আনলক করতে, তাদের অ্যাপে লগ ইন করতে এবং নিরাপদে কেনাকাটা করতে দেয়; ভোক্তা ইলেকট্রনিক্সে সুবিধা এবং নিরাপত্তার জন্য একটি সম্পূর্ণ মান।
- ফেসবুক (মেটা): 2010 সালে, ফেসবুক ছবি ট্যাগ করার জন্য ফেসিয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তি চালু করে। এই ধরনের প্রযুক্তি ব্যবহার করার ক্ষমতা ঐচ্ছিক, এবং এটি ফটো আপলোড করার পরে বন্ধুদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্যাগ করার অনুমতি দেয়, কারণ তারা ফটোতে স্বীকৃত হয়েছে।
- গুগল ফটো: Google ছবিগুলিকে সংগঠিত এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্যাগ করার জন্য মুখের স্বীকৃতি ব্যবহার করে, যা ব্যবহারকারীদের জন্য স্বীকৃত মুখের ছবিগুলিকে ট্র্যাক করা এবং খুঁজে পাওয়া সহজ করে তোলে৷
- Snapchat: ফেসিয়াল রিকগনিশন সফ্টওয়্যারের অগ্রগামী, স্ন্যাপচ্যাট বিভিন্ন বস্তু এবং ক্রীড়া ব্যক্তিত্বের জন্য জনপ্রিয় অস্বাভাবিক ফিল্টারগুলির জন্য এই জাতীয় প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
ফেসিয়াল রিকগনিশন কি সঠিক?
মুখের স্বীকৃতির যথার্থতা বাস্তব জীবনের পরিস্থিতিতে হ্রাস পেতে পারে কারণ এই সিস্টেমগুলি সেই সেটিংসের অধীনে আঘাত করে। পক্ষপাতের জন্য কিছু মূল ড্রাইভার এখানে সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে:
- নিয়ন্ত্রিত পরিবেশ: অ্যালগরিদমগুলি প্রায় 99.97% নির্ভুলতা প্রদান করে মানসম্পন্ন ক্যামেরার সাথে নিয়ন্ত্রিত আলোর অবস্থার অধীনে নেওয়া রেফারেন্স চিত্রগুলির সাথে মুখগুলিকে সফলভাবে সনাক্ত করতে এবং মেলাতে সক্ষম।
- সুপরিণতি: নির্ভুলতা বছরের পর বছর ধরে ঘটে যাওয়া বৈশিষ্ট্যগুলির স্বাভাবিক পরিবর্তনের কারণে ক্ষতিগ্রস্ত হয়, বিশেষ করে বছরের ব্যবধানে তোলা ফটোগুলির সাথে।
- জনসংখ্যাগত বিকৃতি: সিস্টেমটি কখনও কখনও হালকা ত্বক এবং পুরুষ লিঙ্গের জন্য আরও ভাল পারফর্ম করার প্রবণতা দেখায় এবং মহিলাদের এবং রঙের লোকদের ক্ষেত্রে ত্রুটির হার বেশি।
- বাইরের: কম-রেজোলিউশন ক্যামেরা, ডিজিটাল নয়েজ এবং পরিবর্তনশীল অভিব্যক্তি কর্মক্ষমতাকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করে।
ফেসিয়াল রিকগনিশন কি নিরাপদ?
অনন্য বায়োমেট্রিক প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে, ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেমগুলি সম্ভবত বায়োমেট্রিক প্রযুক্তিতে বিদ্যমান মোডগুলির মধ্যে সনাক্তকরণের সবচেয়ে নিরাপদ মোডগুলির মধ্যে একটি। লাইভনেস ডিটেকশন, পরিবর্তে, গ্যারান্টি দেয় যে সিস্টেমটি শুধুমাত্র লাইভ ব্যবহারকারীদের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, ফটো বা ভিডিও ব্যবহার করে স্পুফিং আক্রমণের বিরুদ্ধে একটি পাল্টা ব্যবস্থা স্থাপন করে।
তবুও গোপনীয়তা এবং অপব্যবহারের বিষয়ে উদ্বেগ রয়েছে, যেমন গণ নজরদারি যা একটি নৈতিক পরিধির মধ্যে পরিচালিত কঠোর নিয়ন্ত্রক ব্যবস্থার প্রয়োজনীয়তাকে আন্ডারলাইন করে।
ফেসিয়াল রিকগনিশন মডেলের জন্য ডেটা সংগ্রহ
ফেসিয়াল রিকগনিশন মডেলের সর্বোচ্চ দক্ষতার জন্য, আপনাকে এটিকে বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন ডেটাসেটের প্রশিক্ষণ দিতে হবে।
যেহেতু মুখের বায়োমেট্রিক্স ব্যক্তি থেকে ব্যক্তিতে আলাদা, তাই ফেসিয়াল রিকগনিশন সফ্টওয়্যারটি প্রতিটি মুখ পড়তে, সনাক্ত করতে এবং চিনতে পারদর্শী হওয়া উচিত। অধিকন্তু, যখন ব্যক্তি আবেগ দেখায়, তখন তাদের মুখের রূপ পরিবর্তিত হয়। স্বীকৃতি সফ্টওয়্যারটি এমনভাবে ডিজাইন করা উচিত যাতে এটি এই পরিবর্তনগুলিকে মিটমাট করতে পারে৷
একটি সমাধান হল বিশ্বের বিভিন্ন প্রান্ত থেকে বেশ কিছু লোকের ছবি গ্রহন করা এবং পরিচিত মুখগুলির একটি ভিন্নধর্মী ডাটাবেস তৈরি করা। আপনার আদর্শভাবে একাধিক কোণ, দৃষ্টিকোণ এবং বিভিন্ন মুখের অভিব্যক্তি সহ ফটো তোলা উচিত।
যখন এই ছবিগুলি একটি কেন্দ্রীয় প্ল্যাটফর্মে আপলোড করা হয়, স্পষ্টভাবে অভিব্যক্তি এবং দৃষ্টিকোণ উল্লেখ করে, এটি একটি কার্যকর ডাটাবেস তৈরি করে। কোয়ালিটি কন্ট্রোল টিম দ্রুত গুণমান পরীক্ষা করার জন্য এই ফটোগুলিকে পরীক্ষা করতে পারে৷ বিভিন্ন লোকের ছবি সংগ্রহ করার এই পদ্ধতির ফলে উচ্চ-মানের, উচ্চ-দক্ষ চিত্রগুলির একটি ডাটাবেস তৈরি হতে পারে।
আপনি কি একমত হবেন না যে ফেসিয়াল রিকগনিশন সফ্টওয়্যার একটি নির্ভরযোগ্য মুখের ডেটা সংগ্রহ ব্যবস্থা ছাড়া সর্বোত্তমভাবে কাজ করবে না?
ফেসিয়াল ডেটা সংগ্রহ হল যেকোনো ফেসিয়াল রিকগনিশন সফ্টওয়্যারের কর্মক্ষমতার ভিত্তি। এটি মূল্যবান তথ্য প্রদান করে যেমন নাকের দৈর্ঘ্য, কপালের প্রস্থ, মুখের আকৃতি, কান, মুখ এবং আরও অনেক কিছু। এআই প্রশিক্ষণের ডেটা ব্যবহার করে, স্বয়ংক্রিয় মুখের শনাক্তকরণ সিস্টেমগুলি তাদের মুখের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে পরিবর্তনশীল পরিবেশে একটি বিশাল ভিড়ের মধ্যে একটি মুখ সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারে।
আপনার যদি এমন একটি প্রকল্প থাকে যা একটি অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য ডেটাসেটের দাবি করে যা আপনাকে পরিশীলিত মুখ শনাক্তকরণ সফ্টওয়্যার বিকাশে সহায়তা করতে পারে, Shaip হল সঠিক পছন্দ। আমাদের কাছে বিভিন্ন প্রকল্পের জন্য বিশেষায়িত সমাধান প্রশিক্ষণের জন্য অপ্টিমাইজ করা মুখের ডেটাসেটের একটি বিস্তৃত সংগ্রহ রয়েছে।
আমাদের সংগ্রহ পদ্ধতি, মান নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা এবং কাস্টমাইজেশন কৌশল সম্পর্কে আরও জানতে, যোগাযোগ করুন আমাদের সাথে আজ।