বয়সের অগ্রগতির বৈচিত্র্য সহ একটি নন-ইইউ/যুক্তরাজ্য ফেসিয়াল ইমেজ ডেটাসেট তৈরি করা

১. কান্ট্রি প্যানেল এবং প্রোভেন্যান্স নিয়ন্ত্রণ

আমরা প্রতিষ্ঠা করেছি দেশীয় পর্যায়ের সোর্সিং পড লক্ষ্য অঞ্চল এবং প্রশিক্ষিত অংশীদারদের মধ্যে উৎপত্তির নিয়ম (শুধুমাত্র ইইউ/যুক্তরাজ্যের বাইরে)। ভ্রমণের ঝুঁকির জন্য ছবিগুলি স্ক্রিন করা হয়েছিল মেটাডেটা সংকেত (বছর, অবস্থান চিহ্নিতকারী) প্লাস সাবমিটার অ্যাটেস্টেশন, QC-এর আগে EU/UK লিকেজ কমানো। এটি ডাউনস্ট্রিম থ্রুপুট রক্ষা করার জন্য Shaip-এর ফ্রন্ট-লোডিং ঝুঁকি পরীক্ষা করার প্রমাণিত অনুশীলনের প্রতিফলন ঘটায়।

2. বয়স অগ্রগতি ক্যাপচার ডিজাইন

"২০টি ছবি চাইতে" এর পরিবর্তে, আমরা একটি ডিজাইন করেছি দুটি ট্র্যাক জমা দেওয়ার প্রবাহ যা অংশগ্রহণকারীদের নির্দেশিত করেছিল:

• ট্র্যাক এ (সাম্প্রতিক): গত দুই বছরের ছবি;
• ট্র্যাক বি (ঐতিহাসিক): জমা দেওয়ার সময় অংশগ্রহণকারীর বয়সসীমার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ পুরোনো ছবি (যেমন, 2-10/15/20 বছর উইন্ডো)।

পোর্টালটি ব্যবহারকারীদের উদাহরণ (অভ্যন্তরীণ/বহিরঙ্গন, কোণ, আনুষাঙ্গিক) দিয়ে অতিরিক্ত নির্দিষ্ট না করে বৈচিত্র্য আনার জন্য উৎসাহিত করেছে।

৩. বৈচিত্র্য অর্কেস্ট্রেশন এবং কোটা গার্ডেল

A রিয়েল টাইম কোটা ড্যাশবোর্ড দ্বারা তদারকি করা তালিকাভুক্তি লিঙ্গ, বয়সসীমা এবং ভূগোল, একটি স্তর পরিকল্পিত সীমায় পৌঁছানোর পর গ্রহণ বন্ধ করা। এটি দেরিতে চক্র পুনর্নির্মাণকে বাধা দেয় এবং শাইপের আদর্শ পদ্ধতির প্রতিফলন ঘটায় স্তরীভূত তালিকাভুক্তি + লকআউট সুষম প্রতিনিধিত্ব বজায় রাখার জন্য পূর্ববর্তী বায়োমেট্রিক ডেটাসেটে ব্যবহৃত।

৪. কোয়ালিটি পাইপলাইন (হিউম্যান ইন দ্য লুপ + অটোমেটেড প্রি চেক)

• স্বয়ংক্রিয় গেট: মুখ সনাক্তকরণ + ন্যূনতম আকারের থ্রেশহোল্ড, মৌলিক অস্পষ্টতা/শব্দ পরীক্ষা, এবং সম্ভাব্য ডুপ্লিকেটগুলিকে আগে থেকেই চিহ্নিত করার জন্য একই দিনে ক্লাস্টারিং।
• মানুষের QA স্তর: চিত্র স্তরের পর্যালোচকরা যাচাই করেছেন বিষয়ের এক্সক্লুসিভিটি (শুধুমাত্র প্রাথমিক অংশগ্রহণকারী), দৃশ্য/কোণের বৈচিত্র্য, এবং কোনও সৌন্দর্যবর্ধক ফিল্টার নেই; CQA অডিটররা গ্রহণের আগে ব্যাচগুলি পরীক্ষা করে দেখেন। এটি মাল্টি লেয়ার কিউএ শাইপের প্রকাশিত বায়োমেট্রিক ডেটা প্রোগ্রামগুলিকে মিরর করে।

৫. সম্মতি এবং সম্মতি

ভর্তি 20 বছর স্বাক্ষরিত সম্মতি সহ; ২০ টিরও কম ক্ষেত্রে শুধুমাত্র অভিভাবকের সম্মতিতে গৃহীত হয়। আমরা মেটাডেটাতে সম্মতির উপস্থিতি ক্যাপচার করেছি এবং পর্যালোচকদের চেকলিস্টগুলিকে সারিবদ্ধ করেছি যোগ্যতা + সম্মতি ক্ষেত্র, নিরীক্ষণযোগ্যতা নিশ্চিত করা।

৬. মেটাডেটা এবং ট্রেসেবিলিটি

আমরা বিতরণ করেছি অংশগ্রহণকারী এবং চিত্র স্তরের মেটাডেটা (পরিচয়পত্রের সংযোগ, জনসংখ্যা, জাতীয়তা/বাসস্থান, ছবির বছর, জমা দেওয়ার তারিখ, ইত্যাদি) এবং সরলীকরণের জন্য মানসম্মত ক্ষেত্রের নাম ডাউনস্ট্রিম লেবেলিং এবং মূল্যায়ন। এটি শাইপের সেরা অনুশীলন অনুসরণ করে রিচ মেটাডেটা ট্যাগিং বায়োমেট্রিক ডেটাসেটের জন্য।

৭. ডি-রিস্ক স্কেলে পর্যায়ক্রমে ডেলিভারি

An ৮টি ব্যাচের পরিকল্পনা একটি দিয়ে শুরু ১০ জন অংশগ্রহণকারীর ক্রমাঙ্কন সেট, তারপর নিয়ন্ত্রিত স্কেল আপ। ব্যাচ ১-এর পরে ক্লায়েন্টের প্রতিক্রিয়া রুব্রিক পরিবর্তনগুলিকে অবহিত করে, তারপর ভলিউমগুলি পূর্বাভাসযোগ্য পর্যায়ে বৃদ্ধি করে পৌঁছায় 1,205 অংশগ্রহণকারী প্রায় ১৯ সপ্তাহের মধ্যে।