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 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.
Adnotacja obrazu twarzy
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.
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 trzeba będzie opisać, aby umożliwić ich trenowanie. 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 celów nadzoru geograficznego i bezpieczeństwa, w celu monitorowania ważnych dzielnic, wrażliwych rejonów zamieszkania dyplomatów itp.
- Aby zapewnić bezkluczykowy dostęp do samochodów lub samochodów podłączonych do sieci.
- Aby prowadzić ukierunkowane kampanie reklamowe dla Twoich produktów lub usług.
- Uczynić opiekę zdrowotną bardziej dostępną
- Oferuj gościom spersonalizowane usługi gościnne, zapamiętując i profilując ich zainteresowania, upodobania/niechęci, preferencje dotyczące pokoju i jedzenia itp.
Zróżnicowane zbieranie danych rozpoznawania twarzy w celu ulepszenia modelu AI
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 | Zbudowanie solidnego zbioru danych historycznych obrazów twarzy na potrzeby zaawansowanego szkolenia modelu AI. | Utworzenie zróżnicowanego zbioru danych dotyczących twarzy, specjalnie na potrzeby rynku indyjskiego i azjatyckiego. | Zebranie różnorodnych zdjęć twarzy, uchwyconych pod różnymi kątami i o różnych wyrazach twarzy. |
| Skład zbioru danych | Przedmioty: 15,000 XNUMX unikalnych osób. Punkty danych: Każdy uczestnik dostarczył 1 obraz rejestracyjny + 15 obrazów historycznych. Dodatkowe dane: 2 filmy (nagrane w pomieszczeniu i na zewnątrz) rejestrujące ruchy głowy 1,000 osób. | Przedmioty: 5,000 XNUMX unikalnych osób. | Przedmioty: 10,000 XNUMX unikalnych osób Punkty danych: Każdy badany dostarczył 15–20 zdjęć obejmujących różne kąty widzenia i wyrazy twarzy. |
| Pochodzenie etniczne i demografia | Podział etniczny: Czarni (35%), Wschodnioazjaci (42%), Południowoazjaci (13%), Biali (10%). Płeć: 50% kobiet, 50% mężczyzn. Zakres wieku: Zdjęcia obejmują ostatnie 10 lat życia każdej osoby, skupiając się na osobach w wieku 18 lat i starszych. | Podział etniczny: Hindusi (50%), Azjaci (20%), Czarni (30%). Zakres wieku: 18 do 60 lat. Podział płci: 50% kobiet, 50% mężczyzn. | Podział etniczny: Pochodzenie etniczne chińskie (100%). Płeć: 50% kobiet, 50% mężczyzn. Zakres wieku: 18-26 lat. |
| objętość | 15,000 300,000 zdjęć rejestracyjnych, ponad 2,000 XNUMX zdjęć historycznych i XNUMX filmów wideo | 35 selfie na osobę, łącznie 175,000 XNUMX zdjęć. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX zdjęć. |
| Standardy jakości | Obrazy o wysokiej rozdzielczości (1920 x 1280), ze ścisłymi wytycznymi dotyczącymi oświetlenia, mimiki twarzy i przejrzystości obrazu. | Różnorodne pochodzenie i stroje, brak upiększania twarzy i spójna jakość obrazu w całym zestawie danych. | Obrazy o wysokiej rozdzielczości (2160 x 3840 pikseli), precyzyjne proporcje portretu, a także różnorodne kąty i wyrazy twarzy. |
| Szczegóły | Przypadek użycia 4 | Przypadek użycia 5 | Przypadek użycia 6 |
|---|---|---|---|
| Przypadek użycia | Zdjęcia 6,100 unikalnych tematów (sześć ludzkich emocji) | Zdjęcia 428 unikalnych tematów (9 scenariuszy oświetleniowych) | Obrazy 600 unikalnych tematów (kolekcja oparta na pochodzeniu etnicznym) |
| Cel | Zebranie obrazów twarzy przedstawiających sześć różnych emocji ludzkich na potrzeby systemów rozpoznawania emocji. | Aby rejestrować obrazy twarzy w różnych warunkach oświetleniowych na potrzeby szkolenia modeli AI. | Utworzenie zbioru danych odzwierciedlającego różnorodność grup etnicznych w celu zwiększenia wydajności modelu sztucznej inteligencji. |
| Skład zbioru danych | Przedmioty: 6,100 osób ze wschodniej i południowej Azji. Punkty danych: 6 zdjęć na każdy temat, każde przedstawiające inną emocję. Podział etniczny: Japoński (9,000 obrazów), koreański (2,400), chiński (2,400), południowo-wschodnioazjatycki (2,400), południowoazjatycki (2,400). | Przedmioty: 428 osób pochodzenia indyjskiego. Punkty danych: 160 zdjęć na obiekt w 9 różnych warunkach oświetleniowych. | Przedmioty: 600 wyjątkowych osób o zróżnicowanym pochodzeniu etnicznym. Podział etniczny: Afrykańskie (967 zdjęć), Bliskowschodnie (81), Indiańskie (1,383), Południowoazjatyckie (738), Południowo-wschodnioazjatyckie (481). Zakres wieku: 20 do 70 lat. |
| objętość | Obrazy 18,600 | Obrazy 74,880 | Obrazy 3,752 |
| Standardy jakości | Surowe wytyczne dotyczące widoczności twarzy, oświetlenia i spójności wyrazu twarzy. | Wyraźne obrazy, równomierne oświetlenie i zrównoważone przedstawienie wieku i płci. | Obrazy o wysokiej rozdzielczości, uwzględniające różnorodność etniczną i spójność całego zestawu danych. |
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 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.
Motoryzacja
Zwiększ możliwości autonomicznej jazdy dzięki zestawom danych rozpoznawania twarzy przeznaczonym do monitorowania kierowców i systemów bezpieczeństwa w samochodzie
Sprzedaż detaliczna
Ulepsz obsługę klienta dzięki zestawom danych rozpoznawania twarzy, aby zapewnić spersonalizowaną obsługę w sklepie i bezproblemowy proces realizacji transakcji.
eCommerce
Zapewnij spersonalizowane doświadczenia zakupowe i popraw uwierzytelnianie klientów na platformach handlu elektronicznego.
Zdrowie
Zwiększ dokładność identyfikacji pacjentów i diagnostyki dzięki specjalistycznym zestawom danych rozpoznawania twarzy na potrzeby zastosowań w opiece zdrowotnej
Hotelarstwo i gastronomia
Podnieś poziom obsługi gości dzięki zestawom danych rozpoznawania twarzy, aby zapewnić bezproblemowe zameldowanie i spersonalizowane doświadczenia w branży hotelarskiej.
Bezpieczeństwo i obrona
Wzmocnij środki bezpieczeństwa dzięki zestawom danych rozpoznawania twarzy zoptymalizowanym pod kątem nadzoru, wykrywania zagrożeń i zastosowań obronnych.
Nasze możliwości
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- 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
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- 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 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.
Dostosowujemy nasze zbiory danych tak, aby spełniały szczególne potrzeby różnych branż, takich jak motoryzacja, handel detaliczny, opieka zdrowotna i bezpieczeństwo, zapewniając, że dane są zgodne ze specyficznymi dla danej branży wymaganiami i zastosowaniami.
Przestrzegamy rygorystycznych standardów ochrony danych osobowych i działamy zgodnie z globalnymi przepisami, takimi jak RODO, zapewniając, że wszystkie dane dotyczące rozpoznawania twarzy pochodzą z etycznych źródeł i są w razie potrzeby anonimizowane.
Nasze zbiory danych wyróżniają się różnorodnością, skalowalnością i wysokiej jakości adnotacjami, co czyni je idealnymi do szkolenia dokładnych i niezawodnych modeli rozpoznawania twarzy w różnych branżach.