-
-
-
Trenuj i dostrajaj
-
Zarządzana ocena ekspercka
-
-
Specjalne
-
-
Firma
Rozpoznawanie twarzy
Dziś jesteśmy u zarania mechanizmu nowej generacji, w którym nasze twarze są naszymi hasłami. Rozpoznając unikalne rysy twarzy, maszyny mogą wykryć, czy osoba próbująca uzyskać dostęp do urządzenia jest autoryzowana, dopasować materiał CCTV do rzeczywistych obrazów, aby śledzić przestępców i przestępców, ograniczać przestępczość w sklepach detalicznych i nie tylko. Mówiąc prościej, jest to technologia, która skanuje twarz osoby, aby autoryzować dostęp lub wykonać zestaw działań, do których została zaprojektowana. Na zapleczu mnóstwo algorytmów i modułów działa z zawrotną prędkością, aby wykonywać obliczenia i dopasowywać rysy twarzy (takie jak kształty i wielokąty), aby wykonać kluczowe zadania.
Twarz osoby wygląda inaczej pod każdym kątem, z profilu i perspektywy. Maszyna powinna być w stanie dokładnie stwierdzić, czy jest to ta sama osoba, niezależnie od tego, czy dana osoba patrzy na urządzenie z perspektywy neutralnej z przodu lub z prawej strony pod spodem.
Modelka musi dokładnie powiedzieć, czy dana osoba się uśmiecha, marszczy brwi, płacze lub patrzy na nią lub na jej zdjęcia. Powinien być w stanie zrozumieć, że oczy mogą wyglądać tak samo, gdy dana osoba jest zaskoczona lub przestraszona, a następnie bezbłędnie wykryć dokładny wyraz twarzy.
Widoczne wyróżniki, takie jak pieprzyki, blizny, oparzenia ogniowe i inne, to wyróżniki, które są unikalne dla poszczególnych osób i powinny być brane pod uwagę przez moduły sztucznej inteligencji, aby lepiej trenować i przetwarzać twarze. Modelki powinny być w stanie je wykryć i przypisać je jako rysy twarzy, a nie tylko je pomijać.
Niezależnie od tego, czy potrzebujesz gromadzenia danych obrazu twarzy (składającego się z różnych rysów twarzy, perspektyw, wyrazów lub emocji), czy usług adnotacji danych obrazu twarzy (do oznaczania widocznego wyróżnika, mimiki twarzy odpowiednimi metadanymi, tj. uśmiech, marszczenie brwi itp.), nasi współpracownicy na całym świecie może szybko i na dużą skalę zaspokoić Twoje potrzeby w zakresie danych treningowych.
Aby Twój system AI mógł dokładnie dostarczać wyniki, musi zostać wytrenowany na tysiącach zestawów danych twarzy człowieka. Im większa objętość danych obrazu twarzy, tym lepiej. Dlatego nasza sieć może pomóc Ci pozyskać miliony zestawów danych, dzięki czemu Twój system rozpoznawania twarzy zostanie wytrenowany na najbardziej odpowiednich, istotnych i kontekstowych danych. Rozumiemy również, że Twoja geografia, segment rynku i dane demograficzne mogą być bardzo szczegółowe. Aby sprostać wszystkim Twoim potrzebom, dostarczamy niestandardowe dane obrazu twarzy dla różnych grup etnicznych, wiekowych, ras i nie tylko. Wdrażamy rygorystyczne wytyczne dotyczące sposobu przesyłania obrazów twarzy do naszego systemu pod względem rozdzielczości, formatów plików, oświetlenia, póz i nie tylko.
Kiedy zdobywasz wysokiej jakości obrazy twarzy, ukończyłeś tylko 50% zadania. Twoje systemy rozpoznawania twarzy nadal dawałyby Ci bezsensowne wyniki (lub w ogóle żadnych wyników), kiedy wprowadzasz do nich zestawy danych pozyskanych obrazów. Aby rozpocząć proces szkolenia, musisz uzyskać adnotację obrazu twarzy. Istnieje kilka punktów danych rozpoznawania twarzy, które muszą zostać oznaczone, gesty, które muszą zostać opisane, emocje i wyrazy, które muszą zostać opisane i wiele więcej. W Shaip możemy pomóc Ci w adnotacjach obrazów twarzy za pomocą naszych technik rozpoznawania punktów orientacyjnych twarzy. Wszystkie skomplikowane szczegóły i aspekty rozpoznawania twarzy są adnotowane dla dokładności przez naszych wewnętrznych weteranów, którzy od lat zajmują się spektrum sztucznej inteligencji.
Nasz zespół ekspertów może zbierać i opisywać obrazy twarzy na naszej zastrzeżonej platformie do adnotacji obrazów, jednak ci sami adnotatorzy po krótkim szkoleniu mogą również opisywać obrazy twarzy na Twojej wewnętrznej platformie do adnotacji obrazów. W krótkim czasie będą w stanie opisywać tysiące obrazów twarzy na podstawie rygorystycznych specyfikacji i z pożądaną jakością.
Niezależnie od Twojego pomysłu lub segmentu rynku, będziesz potrzebować dużej ilości danych, które trzeba będzie opisać, aby umożliwić ich trenowanie. Aby szybko zorientować się w niektórych przypadkach użycia, do których możesz się z nami skontaktować, podajemy listę.
Tło
Aby zwiększyć dokładność i różnorodność modeli rozpoznawania twarzy opartych na sztucznej inteligencji, zainicjowano kompleksowy projekt gromadzenia danych. Projekt koncentrował się na gromadzeniu różnorodnych obrazów twarzy i filmów wideo różnych grup etnicznych, grup wiekowych i warunków oświetleniowych. Dane zostały skrupulatnie zorganizowane w kilka odrębnych zestawów danych, z których każdy służył konkretnym przypadkom użycia i wymaganiom branżowym.
Przegląd zbioru danych
| Szczegóły | Przypadek użycia 1 | Przypadek użycia 2 | Przypadek użycia 3 |
|---|---|---|---|
| Przypadek użycia | Historyczne obrazy 15,000 XNUMX unikalnych tematów | Zdjęcia twarzy 5,000 unikalnych osób | Obrazy 10,000 XNUMX unikalnych tematów |
| Cel | Zbuduj solidny zbiór danych historycznych obrazów twarzy na potrzeby zaawansowanego szkolenia modelu AI. | Utwórz zróżnicowany zbiór danych dotyczących twarzy dla rynków indyjskiego i azjatyckiego. | Zbierz różnorodne zdjęcia twarzy przedstawiające różne kąty i wyrazy. |
| Skład zbioru danych |
Tematy: 10 000 1 obraz rejestracyjny + 15 obrazów historycznych na przedmiot 2 filmy (wewnątrz/na zewnątrz) dla 1,000 osób |
Tematy: 10 000 35 selfie na osobę |
Tematy: 10 000 15–20 zdjęć na temat |
| Pochodzenie etniczne i demografia |
Czarni (35%), Wschodnioazjaci (42%), Południowoazjaci (13%), Biali (10%) 50% kobiet / 50% mężczyzn 18 + lata |
Hindusi (50%), Azjaci (20%), Czarni (30%) 18–60 lat 50% kobiet / 50% mężczyzn |
chiński (100%) 18–26 lat 50% kobiet / 50% mężczyzn |
| objętość | 15 000 zapisów + ponad 300 000 obrazów historycznych + 2,000 filmów wideo | Obrazy 175,000 | 150 000–200 000 obrazów |
| Standardy jakości | Rozdzielczość 1920×1280, ścisłe wytyczne dotyczące oświetlenia i przejrzystości | Różnorodne pochodzenie, brak upiększania, spójna jakość | Rozdzielczość 2160×3840, precyzyjny format portretowy, różne kąty |
| Szczegóły | Przypadek użycia 4 | Przypadek użycia 5 | Przypadek użycia 6 |
|---|---|---|---|
| Przypadek użycia | 6,100 tematów – sześć ludzkich emocji | 428 tematów – 9 scenariuszy oświetleniowych | 600 tematów – kolekcja oparta na pochodzeniu etnicznym |
| Cel | Zbuduj zbiór danych dla systemów rozpoznawania emocji. | Rób zdjęcia twarzy w różnych warunkach oświetleniowych. | Poprawa wydajności sztucznej inteligencji poprzez różnorodność etniczną. |
| Skład zbioru danych |
6 zdjęć na temat (6 emocji) Reprezentacja Japonii, Korei, Chin, Azji Południowo-Wschodniej i Południowej |
160 zdjęć na temat 9 warunków oświetleniowych |
Afrykański, bliskowschodni, rdzennoamerykański, południowoazjatycki, południowo-wschodnioazjatycki Wiek: 20–70 lat |
| objętość | Obrazy 18,600 | Obrazy 74,880 | Obrazy 3,752 |
| Standardy jakości | Ścisła widoczność twarzy i spójność wyrazu twarzy | Wyraźne obrazy, zrównoważony wiek i płeć | Wysoka rozdzielczość, spójność etniczna |
12k zdjęć z różnymi pozycjami głowy, pochodzeniem etnicznym, płcią, tłem, kątem uchwycenia, wiekiem itp. z 68 punktami orientacyjnymi
Zbiór danych wideo twarzy 22k z wielu krajów z wieloma pozami dla modeli rozpoznawania twarzy
20 tys. filmów twarzy z maskami do budowania/treningu modelu AI wykrywania fałszu
Ponad 2.5k zdjęć od ponad 3,000 osób. Zbiór danych zawiera zdjęcia grupy 2-6 osób z wielu krajów
Oferowanie danych szkoleniowych do rozpoznawania twarzy dla wielu branż
Rozpoznawanie twarzy to obecnie wściekłość we wszystkich segmentach, w których testowane są i wprowadzane do wdrożeń unikalne przypadki użycia. Od śledzenia handlarzy dziećmi i wdrażania bioID w pomieszczeniach organizacji po badanie anomalii, które mogą pozostać niewykryte dla normalnego oka, rozpoznawanie twarzy pomaga firmom i przemysłowi na niezliczone sposoby.
Zwiększ możliwości autonomicznej jazdy dzięki zestawom danych rozpoznawania twarzy przeznaczonym do monitorowania kierowców i systemów bezpieczeństwa w samochodzie
Ulepsz obsługę klienta dzięki zestawom danych rozpoznawania twarzy, aby zapewnić spersonalizowaną obsługę w sklepie i bezproblemowy proces realizacji transakcji.
Zapewnij spersonalizowane doświadczenia zakupowe i popraw uwierzytelnianie klientów na platformach handlu elektronicznego.
Zwiększ dokładność identyfikacji pacjentów i diagnostyki dzięki specjalistycznym zestawom danych rozpoznawania twarzy na potrzeby zastosowań w opiece zdrowotnej
Podnieś poziom obsługi gości dzięki zestawom danych rozpoznawania twarzy, aby zapewnić bezproblemowe zameldowanie i spersonalizowane doświadczenia w branży hotelarskiej.
Wzmocnij środki bezpieczeństwa dzięki zestawom danych rozpoznawania twarzy zoptymalizowanym pod kątem nadzoru, wykrywania zagrożeń i zastosowań obronnych.
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
Wizja komputerowa polega na nadaniu sensu światu wizualnemu w celu wyszkolenia aplikacji widzenia komputerowego. Jego sukces całkowicie sprowadza się do tego, co nazywamy adnotacją do obrazu – fundamentalnego procesu stojącego za technologią, która sprawia, że maszyny podejmują inteligentne decyzje i to jest dokładnie to, o czym będziemy dyskutować i badać.
Ludzie są biegli w rozpoznawaniu twarzy, ale my również całkiem naturalnie interpretujemy mimikę i emocje. Badania pokazują, że możemy zidentyfikować osobiście znajome twarze w ciągu 380 ms po prezentacji i 460 ms w przypadku nieznanych twarzy. Jednak ta nieodłącznie ludzka cecha ma teraz konkurenta w sztucznej inteligencji i wizji komputerowej.
Istoty ludzkie mają wrodzoną zdolność odróżniania i precyzyjnej identyfikacji obiektów, ludzi i miejsc na podstawie zdjęć. Jednak komputery nie mają możliwości klasyfikowania obrazów. Można je jednak przeszkolić w interpretowaniu informacji wizualnych za pomocą aplikacji komputerowych i technologii rozpoznawania obrazów.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Rozpoznawanie twarzy to technologia biometryczna, która identyfikuje lub weryfikuje tożsamość osoby poprzez analizę unikalnych cech twarzy na podstawie obrazów lub filmów.
Metoda ta polega na przechwyceniu obrazu, przeanalizowaniu rysów twarzy i porównaniu ich z bazą danych w celu zidentyfikowania lub potwierdzenia tożsamości danej osoby.
Rozpoznawanie twarzy jest kluczowe dla projektów AI/ML, ponieważ umożliwia realizację takich zastosowań, jak bezpieczeństwo, uwierzytelnianie i personalizowanie obsługi klienta.
Branże takie jak bezpieczeństwo, opieka zdrowotna, handel detaliczny, motoryzacja i hotelarstwo wykorzystują te zbiory danych do zastosowań związanych z nadzorem, kontrolą dostępu i personalizacją.
Zestawy danych pochodzą z różnych źródeł, co zapewnia reprezentację różnych grup demograficznych, wiekowych i warunków oświetleniowych.
Adnotacja polega na opisywaniu cech twarzy, wyrazu twarzy i unikalnych identyfikatorów, takich jak blizny i znamiona, w celu dokładnego szkolenia sztucznej inteligencji.
Tak, wszystkie zbiory danych są zgodne ze światowymi standardami prywatności, takimi jak RODO, i gwarantują anonimizację danych oraz ich etyczne pozyskiwanie.
Tak, zestawy danych można dostosować do konkretnych grup demograficznych, branż lub warunków, zależnie od wymagań projektu.
Jakość gwarantują ścisłe wytyczne dotyczące rozdzielczości obrazu, oświetlenia oraz fachowa walidacja dokładności i spójności.
Tak, zestawy danych są skalowalne i mogą obsługiwać projekty dowolnej wielkości obejmujące miliony obrazów.
Zestawy danych są dostarczane w standardowych formatach z metadanymi, co ułatwia ich integrację z procesami pracy związanymi ze sztuczną inteligencją.
Dostępne są elastyczne opcje licencjonowania, obejmujące gotowe lub dostosowane zestawy danych.
Koszt zależy od rozmiaru, dostosowania i potrzeb licencyjnych zestawu danych. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać najlepszą ofertę.
Terminy realizacji różnią się w zależności od rozmiaru i złożoności projektu, ale są zaprojektowane tak, aby zapewnić efektywne dotrzymywanie terminów.
Poprawiają dokładność modelu sztucznej inteligencji, dostarczając wysokiej jakości, zróżnicowanych danych, które umożliwiają niezawodne rozpoznawanie twarzy w różnych warunkach.
