AWS Amplify اور Amazon Recognition کے نمونے کے نفاذ کا استعمال کرتے ہوئے اپنے شناخت کی تصدیق کے منصوبوں کو تیز کریں۔

ایمیزون پہچان۔ آپ کو دھوکہ دہی کے حملوں کو کم کرنے اور جائز صارفین کے لیے ایک ہموار شناخت کی تصدیق کے عمل کے ذریعے آن بورڈنگ رگڑ کو کم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کے نتیجے میں گاہک کے اعتماد اور حفاظت میں اضافہ ہو سکتا ہے۔ اس حل کی کلیدی صلاحیتوں میں شامل ہیں:

• سیلفی کا استعمال کرتے ہوئے ایک نئے صارف کو رجسٹر کریں۔
• شناختی کارڈ اور شناختی کارڈ ڈیٹا نکالنے کے خلاف فیس میچ کے بعد ایک نئے صارف کو رجسٹر کریں۔
• واپس آنے والے صارف کی تصدیق کریں۔

Amazon Recognition پہلے سے تربیت یافتہ پیش کرتا ہے۔ چہرے کی شناخت وہ صلاحیتیں جو آپ اپنے صارف کی آن بورڈنگ اور تصدیقی ورک فلو میں تیزی سے شامل کر سکتے ہیں تاکہ آپٹ ان صارفین کی آن لائن شناخت کی تصدیق کی جا سکے۔ اس سروس کو استعمال کرنے کے لیے کسی مشین لرننگ (ML) مہارت کی ضرورت نہیں ہے۔

پچھلے میں پوسٹ، ہم نے شناخت کی توثیق کا ایک عام ورک فلو بیان کیا اور آپ کو دکھایا کہ مختلف Amazon Recognition APIs کا استعمال کرتے ہوئے شناخت کی توثیق کا حل کیسے بنایا جائے۔ اس پوسٹ میں، ہم نے شناخت کی توثیق کا مکمل حل دکھانے کے لیے چہرے کی شناخت پر مبنی تصدیقی صارف انٹرفیس شامل کیا ہے۔ ہم اپنے میں ایک مکمل نمونہ عمل درآمد فراہم کرتے ہیں۔ GitHub ذخیرہ.

حل جائزہ

درج ذیل ریفرنس آرکیٹیکچر سے پتہ چلتا ہے کہ آپ شناخت کی تصدیق کو لاگو کرنے کے لیے دیگر AWS سروسز کے ساتھ ساتھ Amazon Recognition کا استعمال کیسے کر سکتے ہیں۔

فن تعمیر میں مندرجہ ذیل اجزاء شامل ہیں:

1. صارفین فرنٹ اینڈ ویب پورٹل تک رسائی حاصل کرتے ہیں جس کی میزبانی کی جاتی ہے۔ AWS بڑھانا ایمپلیفائی ایک اینڈ ٹو اینڈ حل ہے جو فرنٹ اینڈ ویب ڈویلپرز کو محفوظ، توسیع پذیر مکمل اسٹیک ایپلی کیشنز بنانے اور تعینات کرنے کے قابل بناتا ہے۔
2. درخواستیں طلب کرتی ہیں۔ ایمیزون API گیٹ وے درخواستوں کو درست کرنے کے لیے او ڈبلیو ایس لامبڈا۔ فنکشن صارف کے بہاؤ پر منحصر ہے۔ اس حل میں چار بڑے کام ہیں: تصدیق کریں، رجسٹر کریں، شناختی کارڈ کے ساتھ رجسٹر کریں، اور اپ ڈیٹ کریں۔
3. API گیٹ وے کو چلانے کے لیے سروس انٹیگریشن کا استعمال کرتا ہے۔ AWS اسٹیپ فنکشنز ایکسپریس سٹیٹ مشین جو API گیٹ وے سے بلائے گئے مخصوص اینڈ پوائنٹ سے مطابقت رکھتی ہے۔ ہر قدم کے اندر، Lambda فنکشنز کالز کے درست سیٹ کو شروع کرنے کے لیے ذمہ دار ہیں۔ ایمیزون ڈائنومو ڈی بی اور ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (Amazon S3)، متعلقہ Amazon Recognition APIs کے ساتھ۔
4. DynamoDB چہرے کی شناخت رکھتا ہے (face-id)، S3 پاتھ URIs، اور منفرد IDs (مثال کے طور پر ملازم کا ID نمبر) ہر ایک کے لیے face-id. Amazon S3 تمام چہرے کی تصاویر کو اسٹور کرتا ہے۔
5. حل کا آخری اہم جزو ایمیزون کی شناخت ہے۔ ہر بہاؤ (تصدیق، رجسٹر، شناختی کارڈ کے ساتھ رجسٹر، اور اپ ڈیٹ) کام کے لحاظ سے مختلف Amazon Recognition APIs کو کال کرتا ہے۔

اس سے پہلے کہ ہم حل کو متعین کریں، درج ذیل تصورات اور API کی وضاحتوں کو جاننا ضروری ہے:

• مجموعے - Amazon Recognition سرور سائڈ کنٹینرز میں پائے جانے والے چہروں کے بارے میں معلومات کو محفوظ کرتا ہے جس کے نام سے جانا جاتا ہے۔ مجموعے. آپ تصویروں، ذخیرہ شدہ ویڈیوز، اور اسٹریمنگ ویڈیوز میں معروف چہروں کو تلاش کرنے کے لیے چہرے کی معلومات کا استعمال کر سکتے ہیں جو مجموعہ میں محفوظ ہے۔ آپ مختلف منظرناموں میں مجموعے استعمال کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، آپ کو استعمال کرکے اسکین شدہ بیج کی تصاویر کو ذخیرہ کرنے کے لیے چہرے کا مجموعہ بنا سکتے ہیں۔ انڈیکس فیسس جب کوئی ملازم عمارت میں داخل ہوتا ہے، تو ملازم کے چہرے کی تصویر کھینچ کر اسے بھیجی جا سکتی ہے۔ FacesByImage تلاش کریں۔ آپریشن اگر چہرہ میچ کافی زیادہ مماثلت کا اسکور بناتا ہے (کہیں 99%)، تو آپ ملازم کی تصدیق کر سکتے ہیں۔
• DetectFaces API - یہ API ان پٹ کے طور پر فراہم کردہ تصویر کے اندر چہروں کا پتہ لگاتا ہے اور چہروں کے بارے میں معلومات واپس کرتا ہے۔ صارف کے رجسٹریشن ورک فلو میں، یہ آپریشن اگلے مرحلے پر جانے سے پہلے تصاویر کو اسکرین کرنے میں آپ کی مدد کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ چیک کر سکتے ہیں کہ آیا کسی تصویر میں چہرہ ہے، اگر شناخت کرنے والا شخص صحیح سمت میں ہے، اور اگر اس نے چہرہ بلاک کرنے والا چشمہ یا ٹوپی نہیں پہن رکھی ہے۔
• IndexFaces API - یہ API ان پٹ امیج میں چہروں کا پتہ لگاتا ہے اور انہیں مخصوص مجموعہ میں شامل کرتا ہے۔ یہ آپریشن مستقبل کے سوالات کے لیے ایک مجموعہ میں اسکرین شدہ تصویر کو شامل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
• SearchFacesByImage API – دی گئی ان پٹ امیج کے لیے، API پہلے تصویر میں سب سے بڑے چہرے کا پتہ لگاتا ہے، اور پھر مماثل چہروں کے لیے مخصوص مجموعہ کو تلاش کرتا ہے۔ یہ آپریشن مخصوص مجموعہ میں چہرے کی خصوصیات کے ساتھ ان پٹ چہرے کی خصوصیات کا موازنہ کرتا ہے۔
• CompareFaces API - یہ API ٹارگٹ ان پٹ امیج میں پائے جانے والے 100 بڑے چہروں میں سے ہر ایک کے ساتھ سورس ان پٹ امیج میں ایک چہرے کا موازنہ کرتا ہے۔ اگر ماخذ کی تصویر میں متعدد چہرے ہیں، تو سروس سب سے بڑے چہرے کا پتہ لگاتی ہے اور ہدف کی تصویر میں پائے جانے والے ہر چہرے سے اس کا موازنہ کرتی ہے۔ ہمارے استعمال کے معاملے کے لیے، ہم توقع کرتے ہیں کہ ماخذ اور ہدف کی تصویر دونوں میں ایک ہی چہرہ ہوگا۔
• DeleteFaces API - یہ API مجموعہ سے چہروں کو حذف کرتا ہے۔ آپ ایک مجموعہ ID اور ہٹانے کے لیے چہرے کی IDs کی ایک صف بتاتے ہیں۔

ورکشاپ

یہ حل ورک فلو کا ایک نمونہ فراہم کرتا ہے تاکہ صارف کی رجسٹریشن، تصدیق، اور صارف کی پروفائل امیج میں اپ ڈیٹس کو فعال کیا جا سکے۔ ہم اس سیکشن میں ہر ورک فلو کی تفصیل دیتے ہیں۔

چہرے کی سیلفی کا استعمال کرتے ہوئے ایک نئے صارف کو رجسٹر کریں۔

مندرجہ ذیل اعداد و شمار نئے صارف کے رجسٹریشن کے ورک فلو کو ظاہر کرتا ہے۔ اس عمل میں عام اقدامات ہیں:

1. ایک صارف سیلفی کی تصویر کھینچ رہا ہے۔
2. سیلفی امیج کی کوالٹی چیک کی جاتی ہے۔
   نوٹ: اس قدم کے بعد زندہ دلی کا پتہ لگانے کی جانچ بھی کی جا سکتی ہے۔ مزید تفصیلات کے لیے، براہ کرم اسے پڑھیں کے بلاگ.
3. سیلفی کو موجودہ صارف کے چہروں کے ڈیٹا بیس سے چیک کیا جاتا ہے۔

مندرجہ ذیل تصویر نئے صارف کی رجسٹریشن کے لیے سٹیپ فنکشنز کے ورک فلو کو واضح کرتی ہے۔

اس ورک فلو میں تین فنکشنز کو کہا جاتا ہے: پتہ لگانے والے چہرے, تلاش کے چہرے، اور انڈیکس چہرے. پتہ لگانے والے چہرے فنکشن کو ایمیزون ریکگنیشن کہتے ہیں۔ DetectFaces API اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ آیا کسی تصویر میں چہرے کا پتہ چلا ہے اور وہ قابل استعمال ہے۔ معیار کی جانچ میں سے کچھ میں یہ تعین کرنا شامل ہے کہ تصویر میں صرف ایک چہرہ موجود ہے، اس بات کو یقینی بنانا کہ چہرہ دھوپ یا ٹوپی سے دھندلا نہ ہو، اور اس بات کی تصدیق کریں کہ چہرے کو گھمایا نہیں گیا ہے۔ کرنسی طول و عرض. اگر تصویر کوالٹی چیک پاس کرتی ہے، تو تلاش کے چہرے فنکشن ایمیزون ریکوگنیشن کلیکشنز میں موجود چہرے کے میچ کی تصدیق کرکے تلاش کرتا ہے۔ FaceMatchThreshold اعتماد کا اسکور آپ کے مقصد کو پورا کرتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے رجوع کریں۔ چہروں سے ملنے کے لیے مماثلت کی حدوں کا استعمال. اگر مجموعوں میں چہرے کی تصویر موجود نہیں ہے۔ انڈیکس چہرے فنکشن کو مجموعوں میں چہرے کو انڈیکس کرنے کے لیے کہا جاتا ہے۔ چہرے کی تصویر کا میٹا ڈیٹا DynamoDB ٹیبل میں محفوظ کیا جاتا ہے اور چہرے کی تصاویر کو S3 بالٹی میں محفوظ کیا جاتا ہے۔

اگر نئے صارف کی رجسٹریشن کامیاب ہو جاتی ہے، تو چہرے کی تصویر کی خصوصیت کی معلومات DynamoDB میں شامل کر دی جاتی ہے۔ آپ کاروباری عمل کے مطابق بہاؤ کو اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں۔ اس میں اکثر پچھلے ڈایاگرام میں پیش کردہ کچھ یا تمام اقدامات ہوتے ہیں۔ آپ تمام مراحل کو ہم آہنگی سے چلانے کا انتخاب کر سکتے ہیں (اگلے مرحلے پر جانے سے پہلے ایک قدم مکمل ہونے کا انتظار کریں)۔ متبادل طور پر، آپ صارف کے رجسٹریشن کے عمل کو تیز کرنے اور کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے کچھ مراحل کو متضاد طور پر چلا سکتے ہیں (اس مرحلے کے مکمل ہونے کا انتظار نہ کریں)۔ اگر اقدامات کامیاب نہیں ہوتے ہیں، تو آپ کو صارف کی رجسٹریشن کو رول بیک کرنا چاہیے۔

شناختی کارڈ کے ڈیٹا نکالنے کے ساتھ ایک شناختی کارڈ کے خلاف فیس میچ کے بعد ایک نئے صارف کو رجسٹر کریں۔

تصویر کے ساتھ صارف کی رجسٹریشن کے علاوہ، یہ ورک فلو صارفین کو شناختی کارڈ جیسے ڈرائیور کے لائسنس کے ساتھ رجسٹر کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ شناختی کارڈ کے ساتھ نئے صارف کو رجسٹر کرنے کے اقدامات نئے صارف کو رجسٹر کرنے کے اقدامات کی طرح ہیں۔

درج ذیل تصویر ID کے ساتھ نئے صارف کی رجسٹریشن کے لیے سٹیپ فنکشنز کے ورک فلو کو واضح کرتی ہے۔

اس ورک فلو میں چار فنکشنز کو کہا جاتا ہے:  پتہ لگانے والے چہرے, تلاش کے چہرے, انڈیکس چہرے اور موازنہ چہروں. اس ورک فلو میں آپریشنز کی ترتیب یوزر رجسٹریشن ورک فلو کے اضافے کے ساتھ ملتی جلتی ہے۔ موازنہ چہروں. سیلفی امیج کے معیار کی تصدیق کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے بعد کہ مجموعہ میں چہرے کی تصویر موجود نہیں ہے۔ موازنہ چہروں فنکشن کو اس بات کی تصدیق کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ سیلفی کی تصویر شناختی کارڈ میں موجود چہرے کی تصویر سے مماثل ہے۔ اگر تصاویر مماثل ہوں تو متعلقہ پراپرٹیز شناختی کارڈ سے نکالی جاتی ہیں۔ آپ نئے متعارف کرائے گئے شناختی دستاویزات سے کلیدی قدر کے جوڑے نکال سکتے ہیں۔ ایمیزون ٹیکسٹ AnalyzeID API (امریکی علاقوں کے لیے) یا Amazon Recognition DetectText API (غیر امریکی علاقے اور غیر انگریزی زبانیں)۔ شناختی کارڈ سے نکالی گئی پراپرٹیز کو ضم کر دیا جاتا ہے اور صارف کے چہرے کو جمع کرنے میں انڈیکس کیا جاتا ہے۔ انڈیکس چہرے تقریب.

چہرے کی تصویر کا میٹا ڈیٹا DynamoDB ٹیبل میں محفوظ کیا جاتا ہے اور چہرے کی تصاویر کو S3 بالٹی میں محفوظ کیا جاتا ہے۔

اگر تصاویر مماثل نہیں ہیں یا ڈپلیکیٹ رجسٹریشن کا پتہ چلا ہے، تو صارف لاگ ان کی ناکامی وصول کرتا ہے۔ لاگ ان کی ناکامیوں کو استعمال کرکے لاگ ان کیا جاسکتا ہے۔ ایمیزون کلاؤڈ واچ ایونٹ، اور اعمال کا استعمال کرتے ہوئے متحرک کیا جا سکتا ہے ایمیزون سادہ نوٹیفکیشن سروس (Amazon SNS) ناکام لاگ ان کی نگرانی اور ٹریکنگ کے لیے سیکیورٹی آپریشنز کو مطلع کرنے کے لیے۔ مزید معلومات کے لیے رجوع کریں۔ CloudWatch کا استعمال کرتے ہوئے Amazon SNS موضوعات کی نگرانی کرنا.

واپس آنے والے صارف کی تصدیق کریں۔

ایک اور عام بہاؤ موجودہ یا واپس آنے والا صارف لاگ ان ہے۔ اس بہاؤ میں، صارف کے چہرے (سیلفی) کی جانچ پہلے سے رجسٹرڈ چہرے کے خلاف کی جاتی ہے۔ اس عمل میں عام اقدامات میں صارف کا چہرہ کیپچر (سیلفی)، سیلفی امیج کے معیار کی جانچ، اور چہروں کے ڈیٹا بیس کے خلاف سیلفی کی تلاش اور موازنہ شامل ہیں۔ درج ذیل خاکہ ممکنہ بہاؤ کو ظاہر کرتا ہے۔

درج ذیل تصویر موجودہ صارف کی توثیق کرنے کے لیے ورک فلو کو واضح کرتی ہے۔

یہ مرحلہ فنکشن ورک فلو تین افعال کو کال کرتا ہے: پتہ لگانے والے چہرے, موازنہ چہروں اور تلاش کے چہرے. کے بعد پتہ لگانے والے چہرے فنکشن تصدیق کرتا ہے کہ کیپچر کی گئی چہرے کی تصویر درست ہے، موازنہ چہروں فنکشن S3 بالٹی میں چہرے کی تصویر کے لیے DynamoDB ٹیبل میں موجود لنک کو چیک کرتا ہے جو موجودہ صارف سے میل کھاتا ہے۔ اگر کوئی مماثلت پائی جاتی ہے، تو صارف کامیابی سے تصدیق کرتا ہے۔ اگر کوئی مماثلت نہیں ملتی ہے، تو مجموعے میں چہرے کی تصویر تلاش کرنے کے لیے سرچ فیسس فنکشن کو بلایا جاتا ہے۔ صارف کی تصدیق ہو جاتی ہے اور تصدیق کا عمل مکمل ہو جاتا ہے اگر ان کے چہرے کی تصویر مجموعہ میں موجود ہو۔ بصورت دیگر، صارف کی رسائی سے انکار کر دیا جاتا ہے۔

شرائط

شروع کرنے سے پہلے، درج ذیل شرائط کو مکمل کریں:

1. AWS اکاؤنٹ بنائیں.
2. انسٹال کریں AWS کمانڈ لائن انٹرفیس آپ کی مقامی مشین پر (AWS CLI) ورژن 2۔ ہدایات کے لیے، رجوع کریں۔ AWS CLI کا تازہ ترین ورژن انسٹال یا اپ ڈیٹ کرنا.
3. AWS CLI سیٹ اپ کریں۔.
4. انسٹال کریں Node.js آپ کی مقامی مشین پر۔
5. اپنی مقامی مشین پر نمونہ ریپو کو کلون کریں:

git clone https://github.com/aws-samples/rekognition-identity-verification.git

حل تعینات کریں۔

اپنے پسندیدہ علاقے میں اپنے AWS اکاؤنٹ میں حل فراہم کرنے کے لیے مناسب CloudFormation اسٹیک کا انتخاب کریں۔ یہ حل شناخت کی توثیق کے ورک فلو کو چلانے کے لیے اسٹیپ فنکشنز اور Amazon Recognition APIs کے ساتھ مربوط API گیٹ وے کو تعینات کرتا ہے۔

مندرجہ ذیل لانچ بٹن میں سے کسی ایک پر کلک کرنے سے مخصوص علاقے میں آپ کے AWS اکاؤنٹ میں حل فراہم ہو جائے گا۔

  N. ورجینیا (us-east-1)

  اوریگون (us-west-2)

فرنٹ اینڈ ایپلیکیشن کو تعینات کرنے کے لیے اپنی مقامی مشین پر درج ذیل اقدامات کو چلائیں:

cd rekognition-identity-verification 
./fe-deployment.sh

ویب UI کو طلب کریں۔

ویب پورٹل Amplify کے ساتھ تعینات ہے۔ ایمپلیفائی کنسول پر، ہوسٹ کردہ ویب ایپلیکیشن ماحول اور URL کا پتہ لگائیں۔ URL کاپی کریں اور اپنے براؤزر سے اس تک رسائی حاصل کریں۔

چہرے کی سیلفی کا استعمال کرتے ہوئے ایک نئے صارف کو رجسٹر کریں۔

درج ذیل مراحل کے ساتھ اپنے آپ کو بطور صارف رجسٹر کریں:

1. ایمپلیفائی سے فراہم کردہ ویب یو آر ایل کھولیں۔
2. میں سے انتخاب کریں رجسٹر
3. اپنے کیمرہ کو فعال کریں اور چہرے کی تصویر کھینچیں۔
4. اپنا صارف نام اور تفصیلات درج کریں۔
5. میں سے انتخاب کریں سائن اپ اپنا اکاؤنٹ رجسٹر کرنے کے لیے۔

واپس آنے والے صارف کی تصدیق کریں۔

آپ کے رجسٹر ہونے کے بعد، آپ فیس آئی ڈی کو تصدیقی طریقہ کار کے طور پر استعمال کرتے ہوئے لاگ ان کرتے ہیں۔

1. ایمپلیفائی کے ذریعہ فراہم کردہ ویب یو آر ایل کھولیں۔
2. اپنے چہرے کی شناخت کیپچر کریں۔
3. اپنی صارف شناخت درج کریں۔
4. میں سے انتخاب کریں لاگ ان.

رجسٹریشن امیج کے ساتھ آپ کے فیس آئی ڈی کی تصدیق ہونے کے بعد آپ کو "لاگ ان کامیاب" پیغام ملے گا۔

شناختی کارڈ کے ڈیٹا نکالنے کے ساتھ ایک شناختی کارڈ کے خلاف فیس میچ کے بعد ایک نئے صارف کو رجسٹر کریں۔

ایک ID کے ساتھ صارف کی رجسٹریشن کی جانچ کرنے کے لیے، درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:

1. ایمپلیفائی کے ذریعہ فراہم کردہ ویب یو آر ایل کھولیں۔
2. میں سے انتخاب کریں ID کے ساتھ رجسٹر کریں۔
3. اپنے کیمرہ کو فعال کریں اور چہرے کی تصویر کھینچیں۔
4. اپنا شناختی کارڈ گھسیٹ کر چھوڑیں۔
5. میں سے انتخاب کریں رجسٹر.

مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ ایک مثال دکھاتا ہے۔ ایپلی کیشن 256 KB تک کی شناختی کارڈ کی تصاویر کو سپورٹ کرتی ہے۔

آپ کو "کامیابی سے رجسٹرڈ صارف" کا پیغام موصول ہوتا ہے۔

صاف کرو

اپنے AWS اکاؤنٹ میں اضافی چارجز جمع ہونے سے روکنے کے لیے، AWS CloudFormation کنسول پر جا کر اور حذف کر کے اپنے فراہم کردہ وسائل کو حذف کریں۔ Riv-Prod اسٹیک

اسٹیک کو حذف کرنے سے آپ کی بنائی ہوئی S3 بالٹی حذف نہیں ہوتی ہے۔ یہ بالٹی تمام چہرے کی تصاویر کو محفوظ کرتی ہے۔ اگر آپ S3 بالٹی کو حذف کرنا چاہتے ہیں، تو Amazon S3 کنسول پر جائیں، بالٹی کو خالی کریں، اور پھر تصدیق کریں کہ آپ اسے مستقل طور پر حذف کرنا چاہتے ہیں۔

نتیجہ

Amazon Recognition ثابت شدہ، انتہائی قابل توسیع، گہری سیکھنے والی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے آپ کی شناخت کی توثیق کی ایپلی کیشنز میں تصویری تجزیہ شامل کرنا آسان بناتا ہے جسے استعمال کرنے کے لیے ML مہارت کی ضرورت نہیں ہے۔ Amazon Recognition فراہم کرتا ہے۔ چہرے کی شناخت اور موازنہ صلاحیتیں کے امتزاج کے ساتھ چہرے کا پتہ لگانا, چہرے کا موازنہ کریں۔, انڈیکس فیسس, FacesByImage تلاش کریں۔, ڈیٹیکٹ ٹیکسٹ اور  تجزیہ ID، آپ نئے صارف کی رجسٹریشن اور موجودہ صارف لاگ ان کے ارد گرد عام بہاؤ کو نافذ کر سکتے ہیں۔

Amazon Recognition کے مجموعے سرور سائیڈ کنٹینرز میں پائے جانے والے چہروں کے بارے میں معلومات کو ذخیرہ کرنے کا طریقہ فراہم کرتے ہیں۔ اس کے بعد آپ تصویروں میں معلوم چہروں کو تلاش کرنے کے لیے مجموعہ میں محفوظ چہرے کی معلومات استعمال کر سکتے ہیں۔ مجموعہ استعمال کرتے وقت، آپ کو مجموعے میں چہروں کی انڈیکس کرنے کے بعد اصل تصاویر کو ذخیرہ کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ ایمیزون کی شناخت کے مجموعے حقیقی تصاویر کو برقرار نہیں رکھتے ہیں۔ اس کے بجائے، بنیادی پتہ لگانے والا الگورتھم ان پٹ امیج میں چہروں کا پتہ لگاتا ہے، ہر چہرے کے لیے فیچر ویکٹر میں چہرے کی خصوصیات کو نکالتا ہے، اور اسے مجموعہ میں محفوظ کرتا ہے۔

شناخت کی تصدیق کی طرف اپنا سفر شروع کرنے کے لیے، ملاحظہ کریں۔ ایمیزون ریکگنیشن کا استعمال کرتے ہوئے شناختی تصدیق.

مصنفین کے بارے میں

ونیت کچاواہا مشین لرننگ میں مہارت کے ساتھ AWS میں ایک حل آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ صارفین کو AWS پر قابل توسیع، محفوظ، اور لاگت سے موثر کام کے بوجھ میں مدد کرنے کے لیے ذمہ دار ہے۔

رمیش تھیگراجن سان فرانسسکو سے تعلق رکھنے والے ایک سینئر سولیوشن آرکیٹیکٹ ہیں۔ اس نے اپلائیڈ سائنسز میں بیچلر آف سائنس اور سائبر سیکیورٹی میں ماسٹرز کیا ہے۔ وہ کلاؤڈ مائیگریشن، کلاؤڈ سیکیورٹی، تعمیل، اور رسک مینجمنٹ میں مہارت رکھتا ہے۔ کام سے باہر، وہ ایک پرجوش باغبان ہے، اور رئیل اسٹیٹ اور گھر کی بہتری کے منصوبوں میں دلچسپی رکھتا ہے۔

امت گپتا AWS میں AI سروسز سلوشنز آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ بڑے پیمانے پر اچھی طرح سے تعمیر شدہ مشین لرننگ سلوشنز کے ساتھ صارفین کو فعال کرنے کا پرجوش ہے۔

ٹم مرفy AWS کے لیے ایک سینئر سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے، جو کاروباری کلاؤڈ سینٹرک سلوشنز بنانے والے انٹرپرائز فنانشل سروس کے صارفین کے ساتھ کام کرتا ہے۔ اس نے پچھلی دہائی اسٹارٹ اپس، غیر منافع بخش، تجارتی ادارے، اور سرکاری ایجنسیوں کے ساتھ کام کرتے ہوئے، بڑے پیمانے پر انفراسٹرکچر کی تعیناتی میں گزاری ہے۔ اپنے فارغ وقت میں جب وہ ٹکنالوجی سے چھیڑ چھاڑ نہیں کر رہا ہوتا ہے، تو آپ غالباً اسے زمین کے دور دراز علاقوں میں پہاڑوں پر چڑھتے ہوئے، لہروں پر سرفنگ کرتے ہوئے، یا کسی نئے شہر میں بائیک چلاتے ہوئے پائیں گے۔

نیٹ بچمیئر ایک AWS سینئر سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے جو نیو یارک کی تلاش کرتا ہے، ایک وقت میں ایک کلاؤڈ انٹیگریشن۔ وہ ایپلی کیشنز کو منتقل کرنے اور جدید بنانے میں مہارت رکھتا ہے۔ اس کے علاوہ، نیٹ ایک کل وقتی طالب علم ہے اور اس کے دو بچے ہیں۔

جیسی لی فرائی AWS میں کمپیوٹر ویژن پر توجہ کے ساتھ ایک Snr AIML ماہر ہے۔ وہ مشین لرننگ اور AI سے فائدہ اٹھانے والی تنظیموں کی مدد کرتی ہے تاکہ وہ اپنے صارفین کی جانب سے دھوکہ دہی کا مقابلہ کریں اور جدت طرازی کو آگے بڑھا سکیں۔ کام سے باہر، وہ اپنے خاندان کے ساتھ وقت گزارنے، سفر کرنے اور ذمہ دار AI کے بارے میں سب کچھ پڑھنے میں لطف اندوز ہوتی ہے۔