Recunoastere faciala

Date de antrenament AI pentru recunoașterea facială

Optimizați-vă modelele de recunoaștere facială pentru acuratețe cu date de imagine de cea mai bună calitate

Recunoastere faciala

Astăzi, suntem în zorii mecanismului de generație următoare, în care fețele noastre sunt codurile noastre de acces. Prin recunoașterea trăsăturilor faciale unice, aparatele pot detecta dacă persoana care încearcă să acceseze un dispozitiv este autorizată, pot potrivi filmările CCTV cu imagini reale pentru a urmări infractorii și infractorii, pot reduce criminalitatea în magazinele cu amănuntul și multe altele. Cu cuvinte simple, aceasta este tehnologia care scanează fața unui individ pentru a autoriza accesul sau pentru a executa un set de acțiuni pentru care este conceput. La nivelul backend, tone de algoritmi și module funcționează la viteze vertiginoase pentru a executa calcule și pentru a potrivi trăsăturile faciale (cum ar fi forme și poligoane) pentru a îndeplini sarcini cruciale.

Anatomia unui model precis de recunoaștere facială

Trăsături faciale și perspectivă

Trăsături faciale și perspectivă

Fața unei persoane arată diferit din fiecare unghi, profil și perspectivă. O mașină ar trebui să poată spune cu precizie dacă este aceeași persoană, indiferent dacă individul se uită la dispozitiv, indiferent dacă din perspectivă față-neutră sau din perspectivă chiar dedesubt.

Multitudinea de expresii faciale

Multitudine de expresii faciale

Un model trebuie să spună cu precizie dacă o persoană zâmbește, se încruntă, plânge sau se uită la ea sau la imaginile lor. Ar trebui să poată înțelege că ochii ar putea arăta la fel atunci când o persoană este fie surprinsă, fie speriată și apoi să detecteze expresia precisă fără erori.

Adnotați identificatori faciali unici

Adnotați identificatori faciali unici

Diferențiatorii vizibili, cum ar fi alunițele, cicatricile, arsurile de incendiu și altele, sunt diferențieri unici pentru indivizi și ar trebui să fie luați în considerare de modulele AI pentru a antrena și procesa mai bine fețele. Modelele ar trebui să le poată detecta și să le atribuie ca trăsături faciale și nu doar să le ignore

Servicii de recunoaștere facială de la Shaip

Indiferent dacă aveți nevoie de colectarea de date a imaginii feței (constând din diferite trăsături faciale, perspective, expresii sau emoții) sau servicii de adnotare a datelor de imagine feței (pentru etichetarea diferențiatorului vizibil, expresii faciale cu metadate adecvate, de exemplu zâmbet, încruntat etc.), contribuitorii noștri de la din întreaga lume vă pot satisface nevoile de date de antrenament rapid și la scară.

Colecția de imagini faciale

Colecția de imagini faciale

Pentru ca sistemul dvs. AI să ofere rezultate precise, trebuie să fie antrenat cu mii de seturi de date faciale umane. Cu cât volumul de date de imagine este mai mare, cu atât mai bine. De aceea, rețeaua noastră vă poate ajuta să obțineți milioane de seturi de date, astfel încât sistemul dumneavoastră de recunoaștere facială să fie antrenat cu cele mai adecvate, relevante și contextuale date.

Înțelegem, de asemenea, că geografia dvs., segmentul de piață și datele demografice ar putea fi foarte specifice. Pentru a răspunde tuturor nevoilor dvs., vă oferim date despre imagini ale feței pentru diverse etnii, grupuri de vârstă, rase și multe altele. Implementăm linii directoare stricte cu privire la modul în care imaginile feței ar trebui să fie încărcate în sistemul nostru în ceea ce privește rezoluțiile, formatele de fișiere, iluminarea, ipostazele și multe altele. Acest lucru ne oferă o gamă uniformă de seturi de date care nu este doar ușor de compilat, ci și de antrenat.

Adnotare imagine feței

Adnotare imagine feței

Când obțineți imagini de față de calitate, ați finalizat doar 50% din sarcină. Sistemele dumneavoastră de recunoaștere facială vă vor oferi în continuare rezultate inutile (sau niciun rezultat) atunci când le introduceți seturi de date de imagini achiziționate. Pentru a iniția procesul de antrenament, trebuie să vă adnotați imaginea feței. Există mai multe puncte de date de recunoaștere facială care trebuie marcate, gesturi care trebuie etichetate, emoții și expresii care trebuie adnotate și multe altele.

La Shaip, facem toate acestea cu precizie prin tehnicile noastre de recunoaștere a reperelor faciale. Toate detaliile și aspectele complicate ale recunoașterii faciale sunt adnotate pentru acuratețe de către propriii noștri veterani interni, care fac parte din spectrul AI de ani de zile.

Shaip Can

Sursă facială
imagini

Antrenați resurse pentru a eticheta datele de imagine

Examinați datele pentru acuratețe și calitate

Trimiteți fișierele de date în formatul agreat

Echipa noastră de experți poate colecta și adnota imagini faciale pe platforma noastră proprietară de adnotare a imaginilor, cu toate acestea, aceiași adnotatori, după o scurtă instruire, pot adnota și imagini faciale pe platforma internă de adnotare a imaginilor. Într-un interval scurt, aceștia vor putea adnota mii de imagini faciale pe baza unor specificații stricte și cu calitatea dorită.TE

Cazuri de utilizare a recunoașterii faciale

Indiferent de ideea dvs. sau de segmentul de piață, veți avea nevoie de volume abundente de date care trebuie adnotate pentru a fi pregătite. Deci, soluțiile noastre vă vor satisface perfect nevoile și vă vor ajuta să vă accelerați timpul de lansare pe piață. Pentru a vă face o idee rapidă despre unele dintre cazurile de utilizare pe care le puteți contacta, iată o listă.

  • Pentru a implementa sisteme de recunoaștere facială în dispozitive portabile, IoT ecosistemelor și face loc pentru securitate și criptare avansate.
  • În scopuri de supraveghere geografică și de securitate pentru a monitoriza cartierele importante, regiunile sensibile ale diplomaților și multe altele.
  • Pentru a încorpora accesul fără cheie la mașinile tale sau la mașinile conectate.
  • Pentru a desfășura campanii de anunțuri direcționate pentru produsele sau serviciile dvs.
  • Pentru a face asistența medicală mai accesibilă și a face EHR-urile interoperabile, prin acordarea accesului prin caracteristicile faciale în timpul urgențelor și intervențiilor chirurgicale.
  • Pentru a oferi oaspeților servicii personalizate de ospitalitate, amintindu-și și profilându-le interesele, aprecierile/antipatiile, preferințele privind camera și mâncarea etc.

Seturi de date de recunoaștere facială / Set de date de detectare a feței

Setul de date de referință față

Imagini de 12k cu variații în jurul poziției capului, etniei, genului, fundalului, unghiului de captare, vârstei etc. cu 68 de puncte de reper

Set de date pentru imagini faciale

  • Utilizare caz: Recunoastere faciala
  • Format: imagini
  • Volum: 12,000+
  • Adnotare: Adnotare de reper

Set de date biometrice

Set de date video faciale de 22k din mai multe țări cu mai multe ipostaze pentru modele de recunoaștere facială

Set de date biometrice

  • Utilizare caz: Recunoastere faciala
  • Format: Video
  • Volum: 22,000+
  • Adnotare: Nu

Setul de date pentru imagini ale grupului de persoane

2.5k+ imagini de la peste 3,000 de persoane. Setul de date conține imagini cu un grup de 2-6 persoane din mai multe zone geografice

Setul de date de imagine pentru grup de oameni

  • Utilizare caz: Model de recunoaștere a imaginii
  • Format: imagini
  • Volum: 2,500+
  • Adnotare: Nu

Set de date biometrice pentru videoclipuri mascate

Videoclipuri de 20 de fețe cu măști pentru construirea/antrenamentul modelului AI Spoof Detection

Set de date biometrice pentru videoclipuri mascate

  • Utilizare caz: Model AI de detectare a falsiunii
  • Format: Video
  • Volum: 20,000+
  • Adnotare: Nu

verticale

Oferind servicii de recunoaștere facială pentru mai multe industrii

Recunoașterea facială este de furie în toate segmentele, în care cazuri de utilizare unice sunt testate și lansate pentru implementări. De la urmărirea traficanților de copii și implementarea ID-ului bio în sediul organizației până la studierea anomaliilor care ar putea rămâne nedetectate pentru ochiul normal, recunoașterea facială ajută companiile și industriile într-o multitudine de moduri.

Vehicule autonome

Automotive

Cu amănuntul

Cu amănuntul

Moda &Amp; Comerț electronic - Etichetare imagini

Marketing eCommerce

De asistență medicală

De asistență medicală

Ospitalitate

Ospitalitate

Securitate &Amp; Apărare

Securitate și apărare

Capacitatea noastră

oameni

oameni

Echipe dedicate și pregătite:

  • Peste 30,000 de colaboratori pentru colectarea datelor, etichetare și QA
  • Echipa de management de proiect acreditată
  • Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
  • Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding

Proces

Proces

Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:

  • Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
  • O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
  • Îmbunătățire continuă și buclă de feedback 

Platformă

Platformă

Platforma patentata ofera beneficii:

  • Platformă end-to-end bazată pe web
  • Calitate impecabilă
  • TAT mai rapid
  • Livrare fără întreruperi

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Să discutăm despre nevoile dvs. de date de antrenament pentru modelele de recunoaștere facială

Recunoașterea facială este una dintre componentele integrante ale securității biometrice inteligente, care vizează confirmarea sau autentificarea identității unei persoane. Ca tehnologie, este folosită pentru a stabili, identifica și clasifica oamenii în videoclipuri, fotografii și chiar fluxuri în timp real.

Recunoașterea facială funcționează prin potrivirea fețelor capturate ale indivizilor cu o bază de date relevantă. Procesul începe cu detectarea, este urmat de o analiză 2D și 3D, conversie imagine în date și, în final, potrivire.

Recunoașterea facială, ca tehnologie inventiva de identificare vizuală, este adesea baza principală pentru deblocarea smartphone-urilor și computerelor. Cu toate acestea, prezența sa în forțele de ordine, adică ajutând oficialii să colecteze fotografii ale suspecților și să le potrivească cu bazele de date, se califică, de asemenea, drept exemplu.

Dacă te uiți la exemple mai bine direcționate, Recunoașterea Amazon și Fotografiile Google sunt câteva dintre mostrele principale.

Dacă intenționați să antrenați un model AI specific vertical cu viziune computerizată, trebuie mai întâi să îl faceți capabil să identifice imagini și fețe ale indivizilor și apoi să inițiați învățarea supravegheată, introducând tehnici mai noi, cum ar fi semantica, segmentarea și adnotarea poligonului. Prin urmare, recunoașterea facială este piatra de temelie pentru formarea modelelor AI specifice securității, în care identificarea individuală este prioritară față de detectarea obiectelor.

Recunoașterea facială poate fi coloana vertebrală a mai multor sisteme inteligente în era post-pandemie. Beneficiile includ o experiență îmbunătățită de vânzare cu amănuntul folosind tehnologia Face Pay, o experiență bancară mai bună, rate reduse ale criminalității cu amănuntul, identificarea mai rapidă a persoanelor dispărute, îngrijirea îmbunătățită a pacienților, urmărirea precisă a prezenței și multe altele.