-
-
Companie
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.
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, totuși, aceiași adnotatori după o scurtă instruire pot, de asemenea, adnota 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.
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 | Construiți un set de date robust de imagini faciale istorice pentru antrenamentul avansat al modelelor de inteligență artificială. | Creați un set divers de date faciale pentru piețele indiene și asiatice. | Colectează imagini faciale variate care acoperă mai multe unghiuri și expresii. |
| Compoziția setului de date |
Subiecte: 15,000 1 imagine de înscriere + 15 imagini istorice per subiect 2 videoclipuri (interior/exterior) pentru 1,000 de subiecți |
Subiecte: 5,000 35 de selfie-uri per subiect |
Subiecte: 10,000 15–20 de imagini per subiect |
| Etnie și demografie |
Negri (35%), Est-Asiatici (42%), Sud-Asiatici (13%), Albi (10%) 50% Femei / 50% Bărbați 18 + ani |
Indian (50%), Asiatic (20%), Afro-American (30%) 18–60 ani 50% Femei / 50% Bărbați |
Chineză (100%) 18–26 ani 50% Femei / 50% Bărbați |
| Volum | 15,000 de înscrieri + peste 300,000 de imagini istorice + 2,000 de videoclipuri | Imagini 175,000 | 150,000–200,000 de imagini |
| Standarde de calitate | Rezoluție 1920×1280, reguli stricte de iluminare și claritate | Medii diverse, fără înfrumusețare, calitate constantă | Rezoluție 2160×3840, raport de imagine precis, unghiuri variate |
| Detalii | Utilizați cazul 4 | Utilizați cazul 5 | Utilizați cazul 6 |
|---|---|---|---|
| Utilizare caz | 6,100 de subiecți – Șase emoții umane | 428 Subiecte – 9 Scenarii de Iluminare | 600 de subiecți – Colecție bazată pe etnie |
| Obiectiv | Construiți un set de date pentru sisteme de recunoaștere a emoțiilor. | Capturați imagini faciale în diverse condiții de iluminare. | Îmbunătățiți performanța inteligenței artificiale prin diversitatea etnică. |
| Compoziția setului de date |
6 imagini per subiect (6 emoții) Reprezentare japoneză, coreeană, chineză, din Asia de Sud-Est și de Sud |
160 de imagini per subiect 9 condiții de iluminare |
African, Orient Mijlociu, Nativ American, Sud-Asiatic, Sud-Est Asiatic Vârstă: 20–70 ani |
| Volum | Imagini 18,600 | Imagini 74,880 | Imagini 3,752 |
| Standarde de calitate | Vizibilitate facială strictă și consecvență a expresiilor | Imagini clare, echilibru între vârstă și sex | Rezoluție înaltă, consistență etnică |
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
Videoclipuri de 20 de fețe cu măști pentru construirea/antrenamentul modelului AI Spoof Detection
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
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:
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.
Recunoașterea facială este o tehnologie biometrică ce identifică sau verifică identitatea unei persoane prin analizarea trăsăturilor faciale unice din imagini sau videoclipuri.
Funcționează prin capturarea unei imagini, analizarea trăsăturilor faciale și compararea acestora cu o bază de date pentru a identifica sau verifica o persoană.
Recunoașterea facială este esențială pentru proiectele de inteligență artificială/machine learning, deoarece permite aplicații precum securitatea, autentificarea și experiențele personalizate ale clienților.
Industrii precum securitatea, asistența medicală, comerțul cu amănuntul, industria auto și industria hotelieră utilizează aceste seturi de date pentru aplicații precum supravegherea, controlul accesului și personalizarea.
Seturile de date sunt colectate din diverse surse, asigurând reprezentarea tuturor categoriilor demografice, grupelor de vârstă și condițiilor de iluminare.
Adnotarea implică etichetarea trăsăturilor faciale, a expresiilor și a identificatorilor unici, cum ar fi cicatricile și alunițele, pentru o antrenare precisă a inteligenței artificiale.
Da, toate seturile de date respectă standardele globale de confidențialitate, cum ar fi GDPR, și garantează că datele sunt anonimizate și provenite din surse etice.
Da, seturile de date pot fi adaptate pentru anumite categorii demografice, industrii sau condiții, în funcție de cerințele proiectului.
Calitatea este asigurată prin reguli stricte privind rezoluția imaginii, iluminarea și validarea experților pentru acuratețe și consecvență.
Da, seturile de date sunt scalabile și pot susține proiecte de orice dimensiune, cu milioane de imagini.
Seturile de date sunt furnizate în formate standard cu metadate, ceea ce le face ușor de integrat în fluxurile de lucru bazate pe inteligență artificială.
Sunt disponibile opțiuni flexibile de licențiere, inclusiv seturi de date standard sau personalizate.
Costul depinde de dimensiunea, personalizarea și nevoile de licențiere ale setului de date. Contactați-ne pentru cea mai bună ofertă.
Termenele de livrare variază în funcție de dimensiunea și complexitatea proiectului, dar sunt concepute pentru a respecta termenele limită în mod eficient.
Acestea îmbunătățesc precizia modelului de inteligență artificială prin furnizarea de date diverse și de înaltă calitate, care permit recunoașterea facială fiabilă în diverse condiții.
