നിങ്ങൾ തിരയുകയാണോ? ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള സൗജന്യ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്ടുകൾ ഉയർത്താൻ? ഇനി നോക്കേണ്ട! AI അൽഗോരിതം വികസനം, മോഡൽ പരിശീലനം, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഗവേഷണം എന്നിവ പോലുള്ള ജോലികൾക്ക് അനുയോജ്യമായ 19 സൗജന്യ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഞങ്ങൾ സമാഹരിച്ചിരിക്കുന്നു.
എന്തുകൊണ്ട് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്
സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് മുതൽ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് വരെ ആധുനിക AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ആഗോള മുഖം തിരിച്ചറിയൽ വിപണി വളരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു 5.01-ൽ 2023 ബില്യൺ ഡോളറിൽ നിന്ന് 12.67-ഓടെ 2030 ബില്യൺ ഡോളറായി, 14.5% സിഎജിആർ, AI-യിലെ പുരോഗതിയും കോൺടാക്റ്റ്ലെസ് ആധികാരികതയ്ക്കുള്ള വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഡിമാൻഡുമാണ് ഇതിന് കാരണം.
ഡെവലപ്പർമാർക്കും ഗവേഷകർക്കും ഫ്രീ ഫേസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അത്യാവശ്യമാണ്, അവ കരുത്തുറ്റ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ചെലവ് കുറഞ്ഞതും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവും നന്നായി ഘടനാപരവുമായ ഡാറ്റ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പലതും പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാക്കിയിട്ടുണ്ട്, ഈ മേഖലയിലെ തുറന്ന ഗവേഷണത്തെയും വികസനത്തെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പോലുള്ള മേഖലകളിലെ നവീകരണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു വികാരം കണ്ടെത്തൽ, പ്രായം കണക്കാക്കൽ, പോസ് വിശകലനം, അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഈ ഫീൽഡിൽ മത്സരബുദ്ധി നിലനിർത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
മുഖം തിരിച്ചറിയൽ വിദ്യകൾ: മുഖം തിരിച്ചറിയലിന്റെ ആദ്യപടി
ഒരു മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനത്തിന് ഒരു വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാനോ സ്ഥിരീകരിക്കാനോ കഴിയുന്നതിനുമുമ്പ്, അത് ആദ്യം ചിത്രങ്ങളിലോ വീഡിയോകളിലോ മുഖങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു - മുഖം തിരിച്ചറിയൽ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രധാന ഘട്ടം. ഇത് അൽഗോരിതങ്ങളെ പ്രസക്തമായ മേഖലകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, തിരിച്ചറിയൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. വയോള-ജോൺസ് ഡിറ്റക്ടർ പോലുള്ള പരമ്പരാഗത രീതികൾ വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ വേഗതയേറിയതും വിശ്വസനീയവുമാണ്. അതേസമയം, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഇപ്പോൾ വ്യത്യസ്ത പോസുകളിലോ പരിതസ്ഥിതികളിലോ ഉള്ള മുഖങ്ങൾ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് ഉയർന്ന കൃത്യതയും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ശരിയായ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ, കൃത്യത, വേഗത, ഇമേജ് സങ്കീർണ്ണത എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
വിശ്വസനീയമായ മോഡൽ പരിശീലനത്തിനായി മുഖചിത്രങ്ങളുടെ പ്രീപ്രോസസിംഗ്
ശക്തമായ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ മുഖചിത്രങ്ങളുടെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള പ്രീപ്രോസസിംഗ് ഒരു നിർണായക ഘട്ടമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം തയ്യാറാക്കുന്നതിലൂടെ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടനം നിങ്ങൾക്ക് ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. മുഖചിത്രങ്ങളുടെ വൈവിധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ഓഗ്മെന്റേഷൻ, കോൺട്രാസ്റ്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഹിസ്റ്റോഗ്രാം സമവാക്യം, ഡാറ്റാസെറ്റിലുടനീളം മുഖ സവിശേഷതകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മുഖം വിന്യാസം തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സാധാരണയായി പ്രീപ്രോസസിംഗിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ലൈറ്റിംഗ്, പോസ്, മുഖഭാവങ്ങൾ എന്നിവയിലെ വ്യതിയാനങ്ങളുടെ ആഘാതം കുറയ്ക്കാൻ ഈ ഘട്ടങ്ങൾ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് നിങ്ങളുടെ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ മോഡലിന് പുതിയ ഡാറ്റയുമായി നന്നായി സാമാന്യവൽക്കരിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഫലപ്രദമായ പ്രീപ്രോസസിംഗ് നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ വെല്ലുവിളികളെ കൂടുതൽ പ്രതിരോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, വിശാലമായ ചിത്രങ്ങളിലും പരിതസ്ഥിതികളിലും വിശ്വസനീയമായ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
19 മുഖം തിരിച്ചറിയൽ മോഡൽ പരിശീലനത്തിനുള്ള സൗജന്യ ഫേഷ്യൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ
ഒരു ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റത്തിന് അതിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ കഴിയുന്നത് ഗുണനിലവാരമുള്ള ഒരു ഫേഷ്യൽ വീഡിയോയിലും ഇമേജ് ഡാറ്റാ സെറ്റിലും പരിശീലനം നേടിയാൽ മാത്രമേ. ഗുണനിലവാരമുള്ള ഒരു വീഡിയോയും ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ ഡാറ്റാസെറ്റും ഇല്ലാതെ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ശക്തമായ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റം വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല. ലൈറ്റിംഗ്, എക്സ്പ്രഷൻ, പോസ്, ഒക്ലൂഷൻ തുടങ്ങിയ വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനുമായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഫേഷ്യൽ ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ഈ ഉറവിടങ്ങളിൽ പലതിലും ഉൾപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു പരിഹാരമുണ്ട്.
സൗജന്യമായി ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഇമേജ്, വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഒരു ശേഖരം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
നമുക്ക് തുടങ്ങാം.
കാട്ടിലെ മുഖങ്ങൾ എന്ന് ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നു (ലിങ്ക്)
സൗജന്യമായി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാവുന്ന മറ്റൊരു വലിയ ഫേഷ്യൽ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റ്, ലേബൽ ചെയ്ത ഫേസസ് ഇൻ ദി വൈൽഡ്, അനിയന്ത്രിതമായ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ജോലികൾക്കായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഏകദേശം 13,000 ഫേഷ്യൽ ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ചിത്രങ്ങൾ വെബിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുകയും വ്യക്തിയുടെ പേര് ഉപയോഗിച്ച് ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
സെലിബ്ഫേസ് (ലിങ്ക്)
CelebFaces എന്നത് 200,000-ലധികം സെലിബ്രിറ്റികളുടെ മുഖം ആട്രിബ്യൂട്ട് ചിത്രങ്ങൾ അടങ്ങുന്ന സൗജന്യമായി ലഭ്യമായ ഒരു ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റാണ്. ഈ ചിത്രങ്ങളിൽ ഓരോന്നും 40 ആട്രിബ്യൂട്ടുകളോടെ വ്യാഖ്യാനിച്ചിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, വ്യാഖ്യാനങ്ങളിൽ 10,000-ഉം അതിലധികവും ഐഡന്റിറ്റികളും ലാൻഡ്മാർക്ക് പ്രാദേശികവൽക്കരണവും ഉൾപ്പെടുന്നു. വാണിജ്യേതര ഗവേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്കും മുഖം കണ്ടെത്തൽ, പ്രാദേശികവൽക്കരണം, ആട്രിബ്യൂട്ട് തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയ്ക്കായി എംഎംഎൽഎബി ഇത് വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു.
ടഫ്റ്റ്സ് ഫേസ് ഡാറ്റാബേസ് (ലിങ്ക്)
ഫോട്ടോഗ്രാഫിക് ഇമേജുകൾ, മുഖങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് സ്കെച്ചുകൾ, പങ്കെടുക്കുന്നവരുടെ 3D, തെർമൽ, ഇൻഫ്രാറെഡ് ചിത്രങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഇമേജ് രീതികളുള്ള ഒരു വലിയ തോതിലുള്ള ഫെയ്സ് ഡിറ്റക്ഷൻ ഡാറ്റാബേസാണ് ടഫ്റ്റ്സ് ഫേസ് ഡാറ്റാബേസ്. 10,000-ലധികം ചിത്രങ്ങളുടെ ഈ സമഗ്ര ശേഖരത്തിൽ രണ്ട് ലിംഗക്കാരും വിശാലമായ പ്രായപരിധിയിലുള്ളവരും വിവിധ രാജ്യങ്ങളിൽ നിന്നുള്ളവരുമുണ്ട്.
ഗൂഗിൾ ഫേഷ്യൽ എക്സ്പ്രഷൻ താരതമ്യം (ലിങ്ക്)
ഗൂഗിൾ ഫേഷ്യൽ എക്സ്പ്രഷൻ താരതമ്യമാണ് ഫെയ്സ് ഇമേജ് ട്രിപ്പിൾസ് അടങ്ങുന്ന മറ്റൊരു വലിയ തോതിലുള്ള സൗജന്യ ഡാറ്റാസെറ്റ്. മൂവരിൽ ഏത് ജോഡിക്കാണ് ഏറ്റവും സമാനമായ മുഖഭാവം ഉള്ളതെന്ന് വ്യക്തമാക്കാൻ മനുഷ്യർ ചിത്രങ്ങൾ കൂടുതൽ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു.
UMDFaces (ലിങ്ക്)
ഏറ്റവും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഒന്നായ UMDFaces 367,000 വിഷയങ്ങളിലായി 8,200-ലധികം വ്യാഖ്യാന മുഖങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. 3.7 വിഷയങ്ങളുടെ ഫേഷ്യൽ കീ പോയിന്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോകളിൽ നിന്നുള്ള 3,100 ദശലക്ഷത്തിലധികം വ്യാഖ്യാന ഫ്രെയിമുകളും ഡാറ്റാബേസിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
അടയാളപ്പെടുത്തിയ ലാൻഡ്മാർക്ക് പോയിൻ്റുകളുള്ള മുഖചിത്രങ്ങൾ (ലിങ്ക്)
ഈ സൗജന്യ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ഡാറ്റാസെറ്റിന് 7049 ചിത്രങ്ങളുണ്ട്, ഓരോന്നിനും 15 കീ പോയിൻ്റുകൾ വരെ അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഓരോ ചിത്രത്തിനും കീ പോയിൻ്റുകൾ വ്യത്യാസപ്പെടാം, എന്നാൽ പരമാവധി 15 ആണ്. എല്ലാ കീ പോയിൻ്റ് ഡാറ്റയും ഒരു CSV ഫയലിൽ നൽകിയിരിക്കുന്നു.
UTKFace (ലിങ്ക്)
യുടികെ ഫേസ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ എല്ലാ പ്രായത്തിലുമുള്ള ആളുകളുടെ 20,000 ചിത്രങ്ങളുണ്ട്. ഇതിൽ പ്രായം, വംശം, ലിംഗഭേദം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
MORPH (ലിങ്ക്)
മുഖങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രായം കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റാണ് MORPH. 55,134 നും 13,617 നും ഇടയിൽ പ്രായമുള്ള 16 ആളുകളുടെ 77 ചിത്രങ്ങളുണ്ട്.
ഫേഷ്യൽ കീ പോയിന്റുകളുള്ള YouTube (ലിങ്ക്)
പൊതു ഫോറങ്ങളിൽ നിന്ന് എടുത്ത സെലിബ്രിറ്റികളുടെ മുഖചിത്രങ്ങൾ ഫേഷ്യൽ കീ പോയിന്റുകളുള്ള YouTube-ൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ചിത്രങ്ങൾ വീഡിയോകളിൽ നിന്ന് ക്രോപ്പ് ചെയ്യുകയും ഓരോ ഫ്രെയിമിലെയും മുഖത്തെ പ്രധാന പോയിന്റുകളിൽ ഫോക്കസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
വിശാലമായ മുഖം (ലിങ്ക്)
വൈഡർ ഫെയ്സിന് ഒറ്റയാളുകളുടെയും ആളുകളുടെ ഗ്രൂപ്പുകളുടെയും 10,000-ത്തിലധികം ചിത്രങ്ങൾ ഉണ്ട്. പരേഡുകൾ, ട്രാഫിക്, പാർട്ടികൾ, മീറ്റിംഗുകൾ മുതലായവ പോലുള്ള നിരവധി ദൃശ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഡാറ്റാസെറ്റ് ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
യേൽ ഫെയ്സ് ഡാറ്റാബേസ് (ലിങ്ക്)
വ്യത്യസ്ത ലൈറ്റിംഗ്, എക്സ്പ്രഷൻ, വികാരങ്ങൾ, പാരിസ്ഥിതിക സാഹചര്യങ്ങൾ എന്നിവയിൽ 165 വിഷയങ്ങളുടെ 15 ചിത്രങ്ങൾ യേൽ ഫേസ് ഡാറ്റാബേസിൽ ഉണ്ട്.
സിംപ്സൺസ് മുഖങ്ങൾ (ലിങ്ക്)
ഏറ്റവും ദൈർഘ്യമേറിയ ടിവി പ്രോഗ്രാമായ സിംസൺസ് 25 മുതൽ 28 വരെയുള്ള സീസണുകളിൽ നിന്ന് എടുത്ത ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് സിംപ്സൺ ഫേസ്. പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ സിംസൺസ് ഷോയിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന കഥാപാത്രങ്ങളുടെ മുഖങ്ങളുടെ ക്രോപ്പ് ചെയ്ത 10,000 ചിത്രങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
യഥാർത്ഥവും വ്യാജവുമായ മുഖം കണ്ടെത്തൽ (ലിങ്ക്)
യഥാർത്ഥവും വ്യാജവുമായ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളെ യഥാർത്ഥവും വ്യാജവുമായ മുഖചിത്രങ്ങൾ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് വേണ്ടിയാണ്. തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന വ്യത്യസ്ത ബുദ്ധിമുട്ടുകളുള്ള 1000 യഥാർത്ഥ മുഖങ്ങളും 900 വ്യാജ മുഖങ്ങളും ഡാറ്റാസെറ്റിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
ഫ്ലിക്കർ മുഖങ്ങൾ (ലിങ്ക്)
ഫ്ലിക്കറിൽ നിന്ന് ക്രാൾ ചെയ്ത ഒരു ഫേഷ്യൽ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റാണ് Flickr Faces. ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പ്രായം, ദേശീയത, വംശീയത, ഇമേജ് പശ്ചാത്തലം തുടങ്ങിയ വ്യത്യസ്ത സവിശേഷതകളുള്ള ആളുകളുടെ 70,000-ലധികം PNG ചിത്രങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
വിജിജി മുഖം (ലിങ്ക്)
മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി 2.6 ആളുകളുടെ 2,622 ദശലക്ഷത്തിലധികം ചിത്രങ്ങൾ VGG ഫേസ് ഡാറ്റാസെറ്റിലുണ്ട്.
മൾട്ടി-പോസ്, മൾട്ടി-എക്സ്പ്രഷൻ ഫേസ് ഡാറ്റ (ലിങ്ക്)
ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിന് 102,476 ഏഷ്യക്കാരുടെ (1,507 പുരുഷന്മാരും 762 സ്ത്രീകളും) 745 ചിത്രങ്ങളുണ്ട്. ഓരോ വ്യക്തിക്കും 62 മൾട്ടി-പോസ്, 6 മൾട്ടി-എക്സ്പ്രഷൻ ഇമേജുകൾ ഉണ്ട്. ഡാറ്റാസെറ്റിൽ വിവിധ ആംഗിളുകൾ, പോസുകൾ, ലൈറ്റിംഗ് അവസ്ഥകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. മുഖവും മുഖഭാവവും തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ജീവനുള്ള മുഖവും ആൻറി സ്പൂഫിംഗ് ഡാറ്റയും (ലിങ്ക്)
ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിന് 1,056 ആളുകൾക്കുള്ള ആൻ്റി സ്പൂഫിംഗ് ഡാറ്റയുണ്ട്. ഇത് ഇൻഡോർ, ഔട്ട്ഡോർ രംഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ചിത്രങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, യുവാക്കളെയും മധ്യവയസ്കരെയും കേന്ദ്രീകരിച്ച് എല്ലാ പ്രായക്കാരെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഫേസ് പേയ്മെൻ്റ്, മൊബൈൽ ഫോൺ അൺലോക്ക് ചെയ്യൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമായ ഒന്നിലധികം പോസ്ചറുകളും എക്സ്പ്രഷനുകളും ഡാറ്റയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മൾട്ടി-ആട്രിബ്യൂട്ട് ലേബൽ ചെയ്ത മുഖങ്ങൾ (MALF) ഡാറ്റാസെറ്റ് (ലിങ്ക്)
മൾട്ടി-ആട്രിബ്യൂട്ട് ലേബൽ ചെയ്ത ഫേസസ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 5,250 ലേബൽ ചെയ്ത മുഖങ്ങളുള്ള 11,931 ചിത്രങ്ങളുണ്ട്. കാട്ടിലെ മുഖം കണ്ടെത്തലിൻ്റെ വിശദമായ വിശകലനത്തെ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് 2015 ൽ അവതരിപ്പിച്ചു.
ഗൂഗിൾ ഫേഷ്യൽ എക്സ്പ്രഷൻ താരതമ്യ ഡാറ്റാസെറ്റ് (ലിങ്ക്)
ഗൂഗിൾ ഫേഷ്യൽ എക്സ്പ്രഷൻ താരതമ്യ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 156k ചിത്രങ്ങളും 500k ട്രിപ്പിറ്റുകളും ഉണ്ട്. ഗൂഗിൾ ഗവേഷകർ സൃഷ്ടിച്ചത്, വികാര വർഗ്ഗീകരണം പോലുള്ള മുഖഭാവങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഇത് 2018 ൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു.
നിങ്ങളുടെ മാതൃക വിലയിരുത്തൽ: കീ ഫേസ് റെക്കഗ്നിഷൻ മെട്രിക്സ്
നിങ്ങളുടെ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെട്ടുകഴിഞ്ഞാൽ, പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ അതിന്റെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ മോഡലുകൾ വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള പ്രധാന മെട്രിക്സുകളിൽ പ്രവചനങ്ങളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള കൃത്യത അളക്കുന്ന കൃത്യത; പ്രസക്തമായ മുഖങ്ങളെ ശരിയായി തിരിച്ചറിയാനും വീണ്ടെടുക്കാനുമുള്ള മോഡലിന്റെ കഴിവ് വിലയിരുത്തുന്ന കൃത്യതയും തിരിച്ചുവിളിക്കലും; പ്രകടനത്തിന്റെ സമഗ്രമായ വീക്ഷണത്തിനായി കൃത്യതയും തിരിച്ചുവിളിക്കലും സന്തുലിതമാക്കുന്ന F1-സ്കോർ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, റിസീവർ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സ്വഭാവ സവിശേഷത (ROC) വക്രവും ROC വക്രത്തിന് (AUC) കീഴിലുള്ള പ്രദേശവും വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ വ്യത്യസ്ത വ്യക്തികളെ വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള മോഡലിന്റെ കഴിവിനെക്കുറിച്ച് വിലപ്പെട്ട ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു. ഈ മെട്രിക്കുകൾ സൂക്ഷ്മമായി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റം മികച്ചതാക്കാനും സാധ്യതയുള്ള ബലഹീനതകൾ പരിഹരിക്കാനും യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളിൽ വിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങൾ നേടാനും കഴിയും.
ഫൈനൽ ചിന്തകൾ
കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളുടെ ആവശ്യം 2025-ൽ വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്, ശരിയായ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് വിജയത്തിലേക്കുള്ള ആദ്യപടിയാണ്. ഞങ്ങളുടെ 19 സൗജന്യ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ക്യൂറേറ്റഡ് ലിസ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് AI മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കഴിയും. നിങ്ങൾ സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ, വികാരങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ, അല്ലെങ്കിൽ നൂതന കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ വൈവിധ്യവും ഗുണനിലവാരവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങളുടെ തനതായ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഇഷ്ടാനുസൃത മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റയ്ക്കായി തിരയുകയാണോ? ആരംഭിക്കുന്നതിന് ഇന്നുതന്നെ ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക!
