OpenFace을(를) 사용하는 기업
OpenFace is a Python and Torch implementation of face recognition with deep neural networks and is based on the CVPR 2015 paper FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering by Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko, and James Philbin at Google.
OpenFace을(를) 사용하는 기업 목록
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"openface\"
]
}"Technology
is any of
OpenFace
직원 수23k수익$675MResearch ServicesOpenFace신뢰도 보통
직원 수3.8k수익$1.4MResearch ServicesOpenFace신뢰도 보통
직원 수11kHospitals and Health CareOpenFace신뢰도 보통
직원 수7.7kResearch ServicesOpenFace신뢰도 보통
직원 수1.3kHospitals and Health CareOpenFace신뢰도 보통
직원 수23Hospitals and Health CareOpenFace신뢰도 보통
직원 수4.5k수익$5.6MEducationOpenFace신뢰도 보통
직원 수2kInsuranceOpenFace신뢰도 보통
우리는 OpenFace을(를) 사용하는 18개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 OpenFace 사용자 및 고객 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 투자 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 세부 정보로 풍부하게 제공됩니다.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
OpenFace 사용자 타겟팅 방법
- 이 목록을 어떻게 맞춤화할 수 있나요?
지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 채용 공고 등을 필터링하여 이 데이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
- 회사가 이 기술을 채택할 때 어떻게 알림을 받을 수 있나요?
이 데이터에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면 해당 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함으로 알림을 받게 됩니다.
- 이 데이터를 내 CRM에 어떻게 가져올 수 있나요?
이 데이터를 Excel 파일로 내보내 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 기업에서 수집한 채용 공고에서 비롯됩니다. 우리는 기업 웹사이트, 구인 게시판 및 기타 채용 플랫폼에서 이러한 공고를 모니터링합니다. 채용 공고를 분석하는 것은 기업들이 사용하는 기술, 내부 도구 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 새로 고칩니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 통찰력과 정보가 산업 내 최신 개발 및 동향을 반영하도록 보장합니다.
OpenFace is a pioneering technology in the field of Facial Recognition, offering advanced solutions for identifying and analyzing human faces through computer vision algorithms. Developed as an open-source platform, OpenFace enables robust and accurate facial recognition capabilities, allowing for a wide range of applications across various industries. Its sophisticated technology has gained significant traction for its ability to extract facial features, recognize patterns, and facilitate facial authentication processes with high precision.
Facial Recognition technology, to which OpenFace belongs, falls under the category of biometric security systems. This category focuses on utilizing unique physiological characteristics, such as facial features, for authentication and identification purposes. By leveraging biometric data, Facial Recognition systems like OpenFace ensure heightened security protocols and seamless user verification processes. These systems find applications in security access control, surveillance monitoring, and personalized user experiences in devices and applications.
OpenFace was founded in 2015 by researchers at the Carnegie Mellon University with the goal of developing accessible and advanced Facial Recognition technology. Motivated by the potential for enhancing security measures and improving user experiences, the creators sought to democratize facial recognition technology through an open-source platform, making it available for developers, researchers, and businesses alike. Since its inception, OpenFace has garnered a significant following in the tech community and has been adopted by various organizations for diverse use cases.
In terms of current market share, OpenFace has established itself as a prominent player in the Facial Recognition technology landscape. With its versatile features and robust performance, OpenFace has captured a solid share of the market, especially among developers and researchers seeking reliable facial recognition solutions. The increasing demand for biometric security systems and the rising emphasis on user authentication are expected to drive the growth of OpenFace's market share in the foreseeable future. As organizations across industries continue to prioritize security and user verification, OpenFace is well-positioned to expand its market presence and solidify its position as a frontrunner in the Facial Recognition technology domain.