Recunoastere faciala
Optimizați-vă modelele de recunoaștere facială pentru acuratețe cu date de imagine de cea mai bună calitate
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.
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.
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.
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
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.
Pentru ca sistemul dvs. AI să ofere rezultate precise, trebuie să fie antrenat cu mii de seturi de date faciale umane. Cu cât volumul datelor de imagine facială 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 personalizate de 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.
Când obțineți imagini cu fețe 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, vă putem ajuta cu imagini faciale adnotate cu 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.
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
Indiferent de ideea sau segmentul dvs. de piață, veți avea nevoie de volume abundente de date care trebuie adnotate pentru capacitatea de antrenament. Pentru a vă face o idee rapidă despre unele dintre cazurile de utilizare pe care le puteți contacta, iată o listă.
Context
În efortul de a spori acuratețea și diversitatea modelelor de recunoaștere facială bazate pe inteligență artificială, a fost inițiat un proiect cuprinzător de colectare a datelor. Proiectul s-a concentrat pe strângerea de imagini și videoclipuri faciale diverse din diferite etnii, grupuri de vârstă și condiții de iluminare. Datele au fost organizate meticulos în mai multe seturi de date distincte, fiecare servind cazuri de utilizare specifice și cerințe ale industriei.
Prezentare generală a setului de date
| Detalii | Utilizați cazul 1 | Utilizați cazul 2 | Utilizați cazul 3 |
|---|---|---|---|
| Utilizare caz | Imagini istorice cu 15,000 de subiecte unice | Imagini faciale cu 5,000 de subiecte unice | Imagini cu 10,000 de subiecte unice |
| Obiectiv | Pentru a construi un set de date robust de imagini faciale istorice pentru formarea avansată a modelelor AI. | Pentru a crea un set de date faciale divers, special pentru piețele din India și Asia. | Pentru a colecta o mare varietate de imagini faciale care surprind diferite unghiuri și expresii. |
| Compoziția setului de date | Subiecte: 15,000 de persoane unice. Puncte de date: Fiecare subiect a furnizat 1 imagine de înscriere + 15 imagini istorice. Date adiționale: 2 videoclipuri (de interior și exterior) care surprind mișcările capului pentru 1,000 de subiecți. | Subiecte: 5,000 de persoane unice. | Subiecte: 10,000 de persoane unice Puncte de date: Fiecare subiect a furnizat 15-20 de imagini, acoperind mai multe unghiuri și expresii. |
| Etnie și demografie | Defalcare etnică: Negru (35%), Asia de Est (42%), Asia de Sud (13%), Alb (10%). Sex: 50% femei, 50% bărbați. Interval de vârstă: Imaginile acoperă până la ultimii 10 ani din viața fiecărui subiect, concentrându-se asupra persoanelor cu vârsta de peste 18 ani. | Defalcare etnică: Indian (50%), asiatic (20%), negru (30%). Interval de vârstă: 18-60 ani. Distribuția pe sexe: 50% femei, 50% bărbați. | Defalcare etnică: Etnie chineză (100%). Sex: 50% femei, 50% bărbați. Interval de vârstă: 18-26 ani. |
| Volum | 15,000 de imagini de înscriere, peste 300,000 de imagini istorice și 2,000 de videoclipuri | 35 de selfie-uri per subiect, însumând 175,000 de imagini. | 150,000 – 200,000 de imagini. |
| Standarde de calitate | Imagini de înaltă rezoluție (1920 x 1280), cu instrucțiuni stricte privind iluminarea, expresia facială și claritatea imaginii. | Fundaluri și ținute diverse, fără înfrumusețare a feței și calitate constantă a imaginii în setul de date. | Imagini de înaltă rezoluție (2160 x 3840 pixeli), raport precis portret și unghiuri și expresii variate. |
| Detalii | Utilizați cazul 4 | Utilizați cazul 5 | Utilizați cazul 6 |
|---|---|---|---|
| Utilizare caz | Imagini cu 6,100 de subiecte unice (Șase emoții umane) | Imagini cu 428 de subiecte unice (9 scenarii de iluminare) | Imagini cu 600 de subiecte unice (colecție bazată pe etnie) |
| Obiectiv | Pentru a aduna imagini faciale care înfățișează șase emoții umane distincte pentru sistemele de recunoaștere a emoțiilor. | Pentru a captura imagini faciale în diferite condiții de iluminare pentru antrenamentul modelelor AI. | Pentru a crea un set de date care surprinde diversitatea etniilor pentru o performanță îmbunătățită a modelului AI. |
| Compoziția setului de date | Subiecte: 6,100 de indivizi din Asia de Est și de Sud. Puncte de date: 6 imagini per subiect, fiecare reprezentand o emotie diferita. Defalcare etnică: Japoneză (9,000 de imagini), coreeană (2,400), chineză (2,400), Asia de Sud-Est (2,400), Asia de Sud (2,400). | Subiecte: 428 indivizi. Puncte de date: 160 de imagini per subiect în 9 condiții de iluminare diferite. | Subiecte: 600 de indivizi unici din medii etnice diverse. Defalcare etnică: African (967 imagini), Orientul Mijlociu (81), nativ american (1,383), sud-asiatic (738), sud-est asiatic (481). Interval de vârstă: 20-70 ani. |
| Volum | Imagini 18,600 | Imagini 74,880 | Imagini 3,752 |
| Standarde de calitate | Orientări stricte privind vizibilitatea facială, iluminarea și consistența expresiei. | Imagini clare cu iluminare constantă și o reprezentare echilibrată a vârstei și sexului. | Imagini de înaltă rezoluție cu accent pe diversitatea etnică și coerența întregului set de date. |
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 video faciale de 22k din mai multe țări cu mai multe ipostaze pentru modele de recunoaștere facială
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
Videoclipuri de 20 de fețe cu măști pentru construirea/antrenamentul modelului AI Spoof Detection
Oferind date de formare pentru recunoașterea 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.
Îmbunătățiți capacitățile de conducere autonomă cu seturi de date de recunoaștere facială concepute pentru monitorizarea șoferului și sistemele de siguranță în mașină
Îmbunătățiți experiența clienților cu seturi de date de recunoaștere facială pentru servicii personalizate în magazin și procese de plată fără întreruperi.
Oferiți experiențe de cumpărături personalizate și îmbunătățiți autentificarea clienților în platformele de comerț electronic.
Îmbunătățiți identificarea pacientului și acuratețea diagnosticului cu seturi de date specializate de recunoaștere facială pentru aplicații de asistență medicală
Creșteți serviciile pentru oaspeți cu seturi de date de recunoaștere facială pentru check-inuri fără probleme și experiențe personalizate în ospitalitate.
Consolidați măsurile de securitate cu seturi de date de recunoaștere facială optimizate pentru aplicații de supraveghere, detectarea amenințărilor și apărare.
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
Viziunea computerizată înseamnă a înțelege lumea vizuală pentru a instrui aplicațiile de viziune computerizată. Succesul său se rezumă complet la ceea ce numim adnotare de imagine – procesul fundamental din spatele tehnologiei care face ca mașinile să ia decizii inteligente și este exact ceea ce suntem pe cale să discutăm și să explorăm.
Oamenii sunt abili în recunoașterea fețelor, dar interpretăm și expresiile și emoțiile destul de natural. Cercetările arată că putem identifica fețele familiare personal în termen de 380 ms după prezentare și 460 ms pentru fețele necunoscute. Cu toate acestea, această calitate intrinsecă umană are acum un concurent în inteligența artificială și viziunea pe computer.
Ființele umane au capacitatea înnăscută de a distinge și de a identifica cu precizie obiectele, oamenii și locurile din fotografii. Cu toate acestea, computerele nu au capacitatea de a clasifica imagini. Cu toate acestea, ei pot fi instruiți să interpreteze informațiile vizuale folosind aplicații de viziune computerizată și tehnologie de recunoaștere a imaginii.
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 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.
Ne adaptăm seturile de date pentru a răspunde nevoilor specifice ale diverselor industrii, cum ar fi auto, retail, asistență medicală și securitate, asigurându-ne că datele se aliniază cu cerințele și aplicațiile specifice industriei.
Respectăm standardele stricte de confidențialitate a datelor și respectăm reglementările globale, cum ar fi GDPR, asigurându-ne că toate datele de recunoaștere facială sunt preluate din punct de vedere etic și anonimizate, după cum este necesar.
Seturile noastre de date se disting prin diversitatea, scalabilitatea și adnotările de înaltă calitate, făcându-le ideale pentru formarea modelelor de recunoaștere facială precise și fiabile din diverse industrii.