Rozpoznawanie twarzy
Dane treningowe AI do rozpoznawania twarzy
Zoptymalizuj swoje modele rozpoznawania twarzy pod kątem dokładności z najlepszą jakością danych obrazu
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.
Anatomia dokładnego modelu rozpoznawania twarzy
Rysy twarzy i perspektywa
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.
Mnogość wyrazów twarzy
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.
Opisz unikalne identyfikatory 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.
Usługi rozpoznawania twarzy firmy Shaip
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.
Kolekcja obrazów twarzy
Aby Twój system sztucznej inteligencji mógł dokładnie dostarczać wyniki, musi zostać przeszkolony z użyciem tysięcy zestawów danych dotyczących ludzkiej twarzy. Im większa ilość danych obrazu, tym lepiej. Właśnie dlatego nasza sieć może pomóc Ci pozyskać miliony zestawów danych, dzięki czemu Twój system rozpoznawania twarzy zostanie przeszkolony z najbardziej odpowiednich, odpowiednich i kontekstowych danych.
Rozumiemy również, że Twoja geografia, segment rynku i dane demograficzne mogą być bardzo specyficzne. Aby zaspokoić wszystkie Twoje potrzeby, udostępniamy dane dotyczące obrazów twarzy z różnych grup etnicznych, grup wiekowych, ras i nie tylko. Wdrażamy rygorystyczne wytyczne dotyczące sposobu przesyłania zdjęć twarzy do naszego systemu w zakresie rozdzielczości, formatów plików, oświetlenia, póz i nie tylko. Daje nam to jednolity zakres zbiorów danych, który jest nie tylko łatwy do kompilacji, ale także do trenowania.
Adnotacja obrazu twarzy
Gdy zdobędziesz wysokiej jakości obrazy twarzy, wykonałeś tylko 50% zadania. Twoje systemy rozpoznawania twarzy nadal dawałyby bezsensowne wyniki (lub w ogóle ich brak), gdy wprowadzisz do nich pozyskane zestawy danych obrazów. Aby rozpocząć proces szkolenia, musisz dodać adnotację do obrazu swojej twarzy. Istnieje kilka punktów danych rozpoznawania twarzy, które należy zaznaczyć, gesty, które należy oznaczyć, emocje i wyrażenia, które należy opisać i wiele więcej.
W Shaip robimy to wszystko z precyzją dzięki naszym technikom rozpoznawania punktów orientacyjnych na twarzy. Wszystkie zawiłe szczegóły i aspekty rozpoznawania twarzy zostały opatrzone adnotacjami pod kątem dokładności przez naszych wewnętrznych weteranów, którzy od lat zajmują się sztuczną inteligencją.
Shaip może
Źródło twarzy
zdjęcia
Szkolenie zasobów do oznaczania danych obrazu
Przejrzyj dane pod kątem dokładności i jakości
Prześlij pliki danych w uzgodnionym formacie
Nasz zespół ekspertów może zbierać i komentować obrazy twarzy na naszej zastrzeżonej platformie do adnotacji obrazów, jednak ci sami adnotatorzy po krótkim szkoleniu mogą również dodawać adnotacje do obrazów twarzy na Twojej wewnętrznej platformie do adnotacji obrazów. W krótkim czasie będą mogli dodawać adnotacje do tysięcy obrazów twarzy w oparciu o rygorystyczne specyfikacje i o pożądanej jakości.TE
Przypadki użycia rozpoznawania twarzy
Niezależnie od Twojego pomysłu lub segmentu rynku, będziesz potrzebować dużej ilości danych, które muszą być opatrzone adnotacjami, aby umożliwić szkolenie. Dzięki temu nasze rozwiązania idealnie zaspokoją Twoje potrzeby i przyspieszą Twój czas wprowadzania produktów na rynek. Aby szybko zorientować się w niektórych przypadkach użycia, do których możesz się z nami skontaktować, podajemy listę.
- Aby wdrożyć systemy rozpoznawania twarzy w urządzeniach przenośnych, Internet przedmiotów ekosystemów i utoruj drogę dla zaawansowanych zabezpieczeń i szyfrowania.
- Do nadzoru geograficznego i celów bezpieczeństwa, aby monitorować głośne dzielnice, wrażliwe regiony dyplomatów i nie tylko.
- Aby włączyć bezkluczykowy dostęp do samochodów lub samochodów podłączonych do sieci.
- Aby prowadzić ukierunkowane kampanie reklamowe dla Twoich produktów lub usług.
- Aby uczynić opiekę zdrowotną bardziej dostępną i uczynić EHR interoperacyjnymi, poprzez udzielanie dostępu poprzez rysy twarzy podczas nagłych wypadków i operacji.
- Oferowanie spersonalizowanych usług hotelarskich gościom poprzez zapamiętywanie i profilowanie ich zainteresowań, upodobań/nielubień, preferencji dotyczących pokoju i jedzenia itp.
Zestawy danych rozpoznawania twarzy / zestaw danych wykrywania twarzy
Zbiór danych punktów orientacyjnych twarzy
12k zdjęć z różnymi pozycjami głowy, pochodzeniem etnicznym, płcią, tłem, kątem uchwycenia, wiekiem itp. z 68 punktami orientacyjnymi
- Przypadek użycia: Rozpoznawanie twarzy
- Format: Obrazy
- Tom: 12,000 +
- Adnotacja: Adnotacja do punktu orientacyjnego
Zbiór danych biometrycznych
Zbiór danych wideo twarzy 22k z wielu krajów z wieloma pozami dla modeli rozpoznawania twarzy
- Przypadek użycia: Rozpoznawanie twarzy
- Format: Wideo
- Tom: 22,000 +
- Adnotacja: Nie
Zbiór danych obrazu grupy ludzi
Ponad 2.5k zdjęć od ponad 3,000 osób. Zbiór danych zawiera zdjęcia grupy 2-6 osób z wielu krajów
- Przypadek użycia: Model rozpoznawania obrazu
- Format: Obrazy
- Tom: 2,500 +
- Adnotacja: Nie
Zbiór danych biometrycznych zamaskowanych filmów
20 tys. filmów twarzy z maskami do budowania/treningu modelu AI wykrywania fałszu
- Przypadek użycia: Model AI wykrywania fałszerstwa
- Format: Wideo
- Tom: 20,000 +
- Adnotacja: Nie
Pionowe
Oferowanie usług 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.
Motoryzacja
Sprzedaż
Marketing e-commerce
Zdrowie
Gościnność
Bezpieczeństwo i obrona
Nasze możliwości
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie gromadzenia danych, etykietowania i kontroli jakości
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Zalecane zasoby
Przewodnik kupującego
Adnotacje do obrazów i etykiety dla wizji komputerowej
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.
Blog
Jak zbieranie danych odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu modeli rozpoznawania twarzy
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.
Blog
Co to jest rozpoznawanie obrazów AI i jak to działa?
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.
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Omówmy Twoje potrzeby w zakresie danych treningowych dla modeli rozpoznawania twarzy
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Rozpoznawanie twarzy jest jednym z integralnych elementów inteligentnego bezpieczeństwa biometrycznego, mającego na celu potwierdzenie lub uwierzytelnienie tożsamości osoby. Jako technologia służy do ustalania, identyfikowania i kategoryzowania ludzi w filmach, zdjęciach, a nawet w kanałach w czasie rzeczywistym.
Rozpoznawanie twarzy polega na dopasowywaniu uchwyconych twarzy osób do odpowiedniej bazy danych. Proces rozpoczyna się od wykrycia, po którym następuje analiza 2D i 3D, konwersja obrazu na dane i wreszcie kojarzenie.
Rozpoznawanie twarzy, jako innowacyjna technologia identyfikacji wizualnej, jest często podstawową podstawą do odblokowywania smartfonów i komputerów. Jednak jej obecność w organach ścigania, tj. pomoc funkcjonariuszom w zbieraniu zdjęć podejrzanych i porównywaniu ich z bazami danych, również kwalifikuje się jako przykład.
Jeśli szukasz bardziej ukierunkowanych przykładów, Uznanie Amazona a Zdjęcia Google to tylko niektóre z najlepszych próbek.
Jeśli planujesz trenować model sztucznej inteligencji specyficznej dla danej branży za pomocą wizji komputerowej, musisz najpierw umożliwić mu identyfikowanie obrazów i twarzy osób, a następnie zainicjować nadzorowane uczenie się, wykorzystując nowsze techniki, takie jak semantyka, segmentacja i adnotacje wielokątów. Rozpoznawanie twarzy jest zatem odskocznią do szkolenia modeli sztucznej inteligencji związanych z bezpieczeństwem, w których indywidualna identyfikacja ma pierwszeństwo przed wykrywaniem obiektów.
Rozpoznawanie twarzy może być podstawą kilku inteligentnych systemów w erze po pandemii. Korzyści obejmują lepszą obsługę detaliczną dzięki technologii Face Pay, lepsze doświadczenie bankowe, niższe wskaźniki przestępczości detalicznej, szybszą identyfikację osób zaginionych, lepszą opiekę nad pacjentem, dokładne śledzenie obecności i wiele innych.