rozpoznání obličeje
Data školení AI pro rozpoznávání obličeje
Optimalizujte své modely rozpoznávání obličeje pro přesnost s nejkvalitnějšími obrazovými daty
Dnes jsme na úsvitu mechanismu příští generace, kde naše tváře jsou naše přístupové kódy. Díky rozpoznávání jedinečných funkcí obličeje mohou stroje detekovat, zda je osoba, která se pokouší získat přístup k zařízení, autorizována, porovnat záběry CCTV se skutečnými obrázky, aby bylo možné sledovat zločince a neplatiče, omezit kriminalitu v maloobchodních prodejnách a další. Jednoduše řečeno, toto je technologie, která skenuje obličej jednotlivce, aby autorizoval přístup nebo provedl sadu akcí, které má provést. Na pozadí pracuje spousta algoritmů a modulů závratnou rychlostí, aby prováděly výpočty a odpovídaly rysům obličeje (jako tvary a polygony), aby splnily zásadní úkoly.
Anatomie přesného modelu rozpoznávání obličeje
Rysy obličeje a perspektiva
Obličej člověka vypadá z každého úhlu, profilu a perspektivy odlišně. Stroj by měl být schopen přesně zjistit, zda se jedná o stejnou osobu, bez ohledu na to, zda jednotlivec zírá na zařízení bez ohledu na perspektivu z přední neutrální nebo z pravé dolní strany.
Mnoho výrazů obličeje
Model musí přesně určit, zda se člověk usmívá, mračí se, pláče nebo zírá, když se na ně nebo na jejich obrázky dívá. Měl by být schopen pochopit, že oči mohou vypadat stejně, když je člověk buď překvapen, nebo vystrašen, a poté detekovat přesný výraz bezchybně.
Označte jedinečné identifikátory obličeje
Viditelné diferenciátory, jako jsou krtci, jizvy, popáleniny od ohně a další, jsou deriváty, které jsou pro jednotlivce jedinečné a měly by je moduly AI zvážit, aby mohly lépe trénovat a zpracovávat tváře. Modely by měly být schopny je detekovat a připisovat jim jako rysy obličeje, nejen je přeskočit.
Služby rozpoznávání obličeje od Shaip
Ať už potřebujete sběr dat o obrázcích obličeje (skládající se z různých rysů obličeje, perspektiv, výrazů nebo emocí), nebo služby anotací údajů o obrázcích obličeje (pro označení viditelného rozlišovacího prvku, výrazů obličeje vhodnými metadaty, např. úsměv, zamračení atd.), naši přispěvatelé z po celém světě dokáže splnit vaše potřeby v oblasti tréninkových dat rychle a ve velkém měřítku.
Sbírka obrázků na obličej
Aby váš systém umělé inteligence poskytoval přesné výsledky, musí být trénován s tisíci datových sad lidských obličejů. Čím větší je objem dat snímků obličeje, tím lépe. To je důvod, proč vám naše síť může pomoci získat miliony datových sad, takže váš systém rozpoznávání obličeje bude trénován s těmi nejvhodnějšími, relevantními a kontextovými daty. Chápeme také, že vaše geografická poloha, segment trhu a demografické údaje mohou být velmi specifické. Abychom vyhověli všem vašim potřebám, poskytujeme vlastní data snímků obličeje napříč různými etniky, věkovými skupinami, rasami a dalšími. Zavádíme přísná pravidla, jak by měly být obrázky obličejů nahrány do našeho systému, pokud jde o rozlišení, formáty souborů, osvětlení, pozice a další.
Anotace obrázku obličeje
Když získáte kvalitní snímky obličejů, dokončili jste pouze 50 % úkolu. Vaše systémy rozpoznávání obličejů by vám stále poskytovaly nesmyslné výsledky (nebo vůbec žádné), když do nich vkládáte získané datové sady obrázků. Chcete-li zahájit tréninkový proces, musíte si nechat okomentovat obrázek obličeje. Existuje několik datových bodů pro rozpoznání obličeje, které je třeba označit, gesta, která je třeba označit, emoce a výrazy, které je třeba opatřit poznámkami a další. V Shaip vám můžeme pomoci s anotovanými snímky obličeje pomocí našich technik rozpoznávání orientačních bodů obličeje. Všechny složité detaily a aspekty rozpoznávání obličeje jsou pro přesnost opatřeny poznámkami od našich vlastních interních veteránů, kteří jsou ve spektru umělé inteligence léta.
Shaip Can
Zdroj obličeje
obrazy
Trénujte prostředky k označování dat obrázku
Zkontrolujte přesnost a kvalitu dat
Odesílejte datové soubory v dohodnutém formátu
Náš tým odborníků může shromažďovat a komentovat obrázky obličeje na naší vlastní platformě anotací obrázků, ale stejní anotátoři po krátkém školení mohou také anotovat obrázky obličeje na vaší interní platformě anotací obrázků. Během krátké doby budou moci komentovat tisíce snímků obličeje na základě přísných specifikací a požadované kvality.
Případy použití rozpoznávání obličeje
Bez ohledu na váš nápad nebo segment trhu byste potřebovali velké objemy dat, které je třeba opatřit poznámkami pro trénovatelnost. Zde je seznam, abyste si mohli rychle udělat představu o některých případech použití, které byste nám mohli sdělit.
- Chcete -li implementovat systémy rozpoznávání obličeje v přenosných zařízeních, IoT ekosystémy a uvolňují cestu pro pokročilé zabezpečení a šifrování.
- Pro účely geografického sledování a bezpečnosti ke sledování významných čtvrtí, citlivých oblastí diplomatů atd.
- Chcete-li začlenit bezklíčový přístup k vašim automobilům nebo připojeným vozům.
- Spouštět cílené reklamní kampaně pro vaše produkty nebo služby.
- Udělejte zdravotní péči dostupnější
- Nabídněte hostům personalizované pohostinské služby tím, že si zapamatujete a profilujete jejich zájmy, to, co se vám líbí/nelíbí, preference pokoje a jídla atd.
Různorodý sběr dat rozpoznávání obličeje pro vylepšení modelu AI
Pozadí
Ve snaze zvýšit přesnost a rozmanitost modelů rozpoznávání obličeje řízených umělou inteligencí byl zahájen komplexní projekt sběru dat. Projekt se zaměřil na shromažďování různých snímků obličeje a videí napříč různými etniky, věkovými skupinami a světelnými podmínkami. Data byla pečlivě uspořádána do několika odlišných datových sad, z nichž každá sloužila konkrétním případům použití a požadavkům odvětví.
Přehled datové sady
| Detaily | Použijte případ 1 | Použijte případ 2 | Použijte případ 3 |
|---|---|---|---|
| Použijte pouzdro | Historické snímky 15,000 XNUMX jedinečných předmětů | Snímky obličeje 5,000 XNUMX jedinečných předmětů | Obrázky 10,000 XNUMX jedinečných předmětů |
| Objektivní | Vytvořit robustní datovou sadu historických snímků obličeje pro pokročilý nácvik modelů umělé inteligence. | Vytvořit různorodou datovou sadu obličeje speciálně pro indické a asijské trhy. | Shromáždit širokou škálu obrázků obličeje zachycujících různé úhly a výrazy. |
| Složení datové sady | Předměty: 15,000 XNUMX jedinečných jedinců. Datové body: Každý subjekt poskytl 1 snímek k zápisu + 15 historických snímků. Doplňující údaje: 2 videa (uvnitř a venku) zachycující pohyby hlavy pro 1,000 subjektů. |
Předměty: 5,000 XNUMX jedinečných jedinců. |
Předměty: 10,000 XNUMX jedinečných jedinců Datové body: Každý subjekt poskytl 15–20 snímků pokrývajících různé úhly a výrazy. |
| Etnicita a demografie | Etnické členění: Černá (35 %), východní Asie (42 %), jihoasijská (13 %), bílá (10 %). Pohlaví: 50 % ženy, 50 % muži. Věkové rozmezí: Obrázky pokrývají posledních 10 let života každého subjektu se zaměřením na jednotlivce ve věku 18+. |
Etnické členění: Ind (50 %), Asiat (20 %), Černoch (30 %). Věkové rozmezí: 18 až 60 let. Rozdělení podle pohlaví: 50 % ženy, 50 % muži. |
Etnické členění: Čínská etnická příslušnost (100 %). Pohlaví: 50 % ženy, 50 % muži. Věkové rozmezí: 18-26 let starý. |
| Hlasitost | 15,000 300,000 registračních snímků, více než 2,000 XNUMX historických snímků a XNUMX XNUMX videí | 35 selfie na objekt, celkem 175,000 XNUMX snímků. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX obrázků. |
| Standardy kvality | Obrázky ve vysokém rozlišení (1920 x 1280) s přísnými pokyny pro osvětlení, výraz obličeje a čistotu obrazu. | Různorodé pozadí a oblečení, žádné zkrášlování obličeje a konzistentní kvalita obrazu v celém souboru dat. | Obrázky s vysokým rozlišením (2160 x 3840 pixelů), přesný poměr portrétů a různé úhly a výrazy. |
| Detaily | Použijte případ 4 | Použijte případ 5 | Použijte případ 6 |
|---|---|---|---|
| Použijte pouzdro | Obrázky 6,100 XNUMX jedinečných předmětů (Šest lidských emocí) | Obrázky 428 jedinečných předmětů (9 světelných scénářů) | Obrázky 600 jedinečných předmětů (sbírka založená na etnickém původu) |
| Objektivní | Shromáždit obrázky obličeje zobrazující šest různých lidských emocí pro systémy rozpoznávání emocí. | K zachycení snímků obličeje za různých světelných podmínek pro trénink modelů AI. | Chcete-li vytvořit datovou sadu, která zachycuje rozmanitost etnik pro lepší výkon modelu AI. |
| Složení datové sady | Předměty: 6,100 XNUMX jedinců z východní a jižní Asie. Datové body: 6 obrázků na předmět, z nichž každý představuje jinou emoci. Etnické členění: japonština (9,000 2,400 obrázků), korejština (2,400 2,400), čínština (2,400 XNUMX), jihovýchodní Asie (XNUMX XNUMX), jihoasijská (XNUMX XNUMX). |
Předměty: 428 indiánů. Datové body: 160 snímků na objekt v 9 různých světelných podmínkách. |
Předměty: 600 jedinečných jedinců z různých etnických prostředí. Etnické členění: Afričan (967 snímků), Blízký východ (81), Indián (1,383 738), Jihoasijský (481), Jihovýchodní Asie (XNUMX). Věkové rozmezí: 20 až 70 let. |
| Hlasitost | 18,600 obrázků | 74,880 obrázků | 3,752 obrázků |
| Standardy kvality | Přísná pravidla pro viditelnost obličeje, osvětlení a konzistenci výrazu. | Jasný obraz s konzistentním osvětlením a vyváženým zastoupením věku a pohlaví. | Obrázky ve vysokém rozlišení se zaměřením na etnickou rozmanitost a konzistenci napříč datovou sadou. |
Datové sady pro rozpoznávání obličeje / datová sada pro detekci obličeje
Datový soubor tváří mezník
12 68 snímků s variacemi v poloze hlavy, etnické příslušnosti, pohlaví, pozadí, úhlu záběru, věku atd. s XNUMX orientačními body
- Případ použití: rozpoznání obličeje
- Formát: snímky
- Objem: 12,000+
- Anotace: Anotace mezníku
Biometrická datová sada
22k datový soubor obličejového videa z více zemí s více pozicemi pro modely rozpoznávání obličeje
- Případ použití: rozpoznání obličeje
- Formát: Video
- Objem: 22,000+
- Anotace: Ne
Soubor dat obrázku skupiny lidí
2.5k+ obrázků od 3,000+ lidí. Dataset obsahuje obrázky skupiny 2–6 lidí z různých geografických oblastí
- Případ použití: Model rozpoznávání obrazu
- Formát: snímky
- Objem: 2,500+
- Anotace: Ne
Datový soubor biometrických maskovaných videí
20 XNUMX videí obličejů s maskami pro sestavení/trénování modelu umělé inteligence s detekcí spoofů
- Případ použití: Model umělé inteligence s detekcí spoofů
- Formát: Video
- Objem: 20,000+
- Anotace: Ne
Vertikální
Nabízet trénovací data rozpoznávání obličeje pro různá odvětví
Rozpoznávání obličeje je aktuální hněv napříč segmenty, kde se testují a zavádějí jedinečné případy použití pro implementace. Od sledování obchodníků s dětmi a nasazování bio ID v organizačních prostorách až po studium anomálií, které mohou být běžnému oku nezjištěny, rozpoznávání obličejů pomáhá podnikům a průmyslovým odvětvím mnoha způsoby.
Automobilový průmysl
Zvyšte možnosti autonomního řízení pomocí datových sad rozpoznávání obličeje navržených pro monitorování řidiče a bezpečnostní systémy v autě
Zdravotní péče
Umožněte identifikaci pacientů a diagnostickou přesnost pomocí specializovaných datových sad pro rozpoznávání obličeje pro zdravotnické aplikace
Maloobchod
Vylepšete zákaznickou zkušenost pomocí datových sad pro rozpoznávání obličeje pro personalizované služby v obchodě a bezproblémové procesy placení.
Pohostinství
Zvyšte úroveň služeb pro hosty pomocí datových sad pro rozpoznání obličeje pro bezproblémové odbavení a personalizované zážitky v pohostinství.
eCommerce
Poskytujte personalizované nakupování a zlepšujte ověřování zákazníků na platformách elektronického obchodu.
Bezpečnost a obrana
Posilte bezpečnostní opatření pomocí datových sad pro rozpoznávání obličeje optimalizovaných pro aplikace sledování, zjišťování hrozeb a obrany.
Naše schopnost
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro sběr dat, označování a kontrolu kvality
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Doporučené zdroje
Průvodce kupujícím
Anotace a označování obrázků pro počítačové vidění
Počítačové vidění je o porozumění vizuálnímu světu při trénování aplikací počítačového vidění. Jeho úspěch se zcela odráží v tom, čemu říkáme anotace obrazu - základní proces za technologií, díky které stroje dělají inteligentní rozhodnutí, a to je přesně to, o čem se chystáme diskutovat a prozkoumat.
Blog
Jak sběr dat hraje klíčovou roli při vývoji modelů rozpoznávání obličeje
Lidé jsou zběhlí v rozpoznávání tváří, ale také výrazy a emoce interpretujeme zcela přirozeně. Výzkum říká, že můžeme identifikovat osobně známé tváře do 380 ms po prezentaci a 460 ms pro neznámé tváře. Tato bytostně lidská vlastnost má však nyní konkurenta v umělé inteligenci a počítačovém vidění.
Blog
Co je rozpoznávání obrazu AI a jak funguje?
Lidské bytosti mají vrozenou schopnost rozlišovat a přesně identifikovat předměty, lidi a místa z fotografií. Počítače však nemají schopnost klasifikovat obrázky. Přesto je lze vycvičit k interpretaci vizuálních informací pomocí aplikací počítačového vidění a technologie rozpoznávání obrazu.
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Pojďme diskutovat o vašich potřebách tréninkových dat pro modely rozpoznávání obličeje
Často kladené otázky (FAQ)
Rozpoznávání obličeje je jednou z nedílných součástí inteligentního biometrického zabezpečení, která je zaměřena na potvrzení nebo ověření identity osoby. Jako technologie se používá k zjišťování, identifikaci a kategorizaci lidí ve videích, fotografiích a dokonce i v kanálech v reálném čase.
Rozpoznání obličeje funguje tak, že porovnává zachycené tváře jednotlivců s relevantní databází. Proces začíná detekcí, následuje 2D a 3D analýza, konverze obrazu na data a nakonec vytváření zápasů.
Rozpoznávání obličeje jako vynalézavá technologie vizuální identifikace je často prvotním základem pro odemykání smartphonů a počítačů. Jako příklad lze uvést také jeho přítomnost v oblasti vymáhání práva, tj. Pomáhání úředníkům sbírat hrnkové záběry podezřelých a porovnávat je s databázemi.
Pokud plánujete trénovat vertikálně specifický model AI s počítačovým viděním, musíte jej nejprve umožnit identifikaci obrazů a tváří jednotlivců a poté zahájit supervizované učení tím, že využijete novější techniky, jako je sémantika, segmentace a polygonová anotace. Rozpoznávání obličeje je proto odrazovým můstkem pro školení modelů AI specifických pro zabezpečení, kde je identifikace jednotlivce upřednostňována před detekcí objektů.
Rozpoznání obličeje může být páteří několika inteligentních systémů v post-pandemické éře. Mezi výhody patří lepší maloobchodní prostředí využívající technologii Face Pay, lepší bankovní zkušenosti, nižší míra kriminality v maloobchodě, rychlejší identifikace pohřešovaných osob, lepší péče o pacienta, přesné sledování docházky a další.
Naše datové sady přizpůsobujeme tak, aby vyhovovaly specifickým potřebám různých průmyslových odvětví, jako je automobilový průmysl, maloobchod, zdravotnictví a zabezpečení, a zajišťujeme tak, aby data odpovídala požadavkům a aplikacím specifickým pro dané odvětví.
Dodržujeme přísné standardy ochrany osobních údajů a dodržujeme globální předpisy, jako je GDPR, abychom zajistili, že všechna data pro rozpoznávání obličeje budou získávána z etických zdrojů a podle potřeby anonymizována.
Naše datové sady se vyznačují rozmanitostí, škálovatelností a vysoce kvalitními poznámkami, díky čemuž jsou ideální pro trénování přesných a spolehlivých modelů rozpoznávání obličejů v různých odvětvích.