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 shromažďování údajů o obraze obličeje (skládající se z různých rysů obličeje, perspektiv, výrazů), nebo služby anotace dat obrazu obličeje (pro označování viditelného rozlišovače, výrazy obličeje vhodnými metadaty, tj. Úsměv, mračení atd.), Naši přispěvatelé z celého světa globe dokáže rychle a ve velkém splnit vaše požadavky na tréninková data.
Sbírka obrázků na obličej
Aby váš systém AI přesně poskytoval výsledky, musí být vyškolen s tisíci datovými sadami obrázků obličeje. Čím větší je objem obrazových dat, tím lépe. Proto vám naše síť může pomoci získat miliony datových sad, takže váš systém rozpoznávání obličeje je trénován s nejvhodnějšími, nejrelevantnějšími a kontextovými daty.
Chápeme také, že vaše geografie, segment trhu a demografie mohou být velmi specifické. Abychom vyhověli všem vašim potřebám, poskytujeme údaje o tvářích napříč různými etniky, věkovými skupinami, rasami a dalšími. Nasazujeme přísné pokyny, jak by měly být obrázky obličejů nahrávány do našeho systému, pokud jde o rozlišení, formáty souborů, osvětlení, pózy a další. To nám dává jednotný rozsah datových sad, které je nejen snadné kompilovat, ale také trénovat.
Anotace obrázku obličeje
Když získáte kvalitní obrázky obličeje, splnili jste pouze 50% úkolu. Když do nich vložíte získané datové sady obrázků, vaše systémy rozpoznávání obličeje by vám stále poskytovaly nesmyslné výsledky (nebo vůbec žádné). Chcete -li zahájit tréninkový proces, musíte opatřit poznámkou svůj obličej. Je třeba označit několik datových bodů rozpoznávání obličeje, označit gesta, označit emoce a výrazy a provést další.
Ve společnosti Shaip to všechno děláme precizně díky našim technikám rozpoznávání orientačních bodů obličeje. Všechny složité detaily a aspekty rozpoznávání obličeje jsou pro přesnost opatřeny poznámkami našich vlastních interních veteránů, kteří jsou ve spektru umělé inteligence roky.
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. Naše řešení tedy dokonale splní vaše potřeby a pomohou vám urychlit uvedení na trh. 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 dohledu a bezpečnosti ke sledování vysoce postavených čtvrtí, citlivých oblastí diplomatů a dalších.
- Začlenit bezklíčový přístup k vašim automobilům nebo připojeným automobilům.
- Spouštět cílené reklamní kampaně pro vaše produkty nebo služby.
- Aby byla zdravotní péče dostupnější a aby byly EHR interoperabilní, poskytnutím přístupu prostřednictvím obličejových rysů během nouzových situací a operací.
- Nabídnout hostům personalizované pohostinské služby tím, že si zapamatujete a profilujete jejich zájmy, to, co se vám líbí/nelíbí, preference pokoje a jídla atd.
Datové sady pro rozpoznávání obličeje
Datový soubor obrázku obličeje
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
Nabídka služeb rozpoznávání obličeje více průmyslovým odvětvím
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
Maloobchodní
Marketing eCommerce
Zdravotní péče
Pohostinství
Bezpečnost a obrana
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
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.
infografiky
Co je označování dat? Vše, co musí začátečník vědět
Inteligentní modely AI je třeba důkladně vyškolit, aby dokázaly identifikovat vzory, objekty a případně se spolehlivě rozhodovat. Vycvičená data však nelze podávat náhodně a musí být označena, aby modelům pomohla porozumět, zpracovat a komplexně se učit z upravených vstupních vzorů.
Řešení
Služby a řešení analýzy sentimentu
Analyzujte lidské emoce a city interpretací nuancí na mírurecenze, finanční zprávy, sociální média atd. Shaip vám nabízí různé techniky, tj. Detekci emocí, klasifikaci sentimentu, jemnozrnnou analýzu, vícejazyčnou analýzu atd., Abyste odhalili smysluplné pohledy na emoce a city uživatelů.
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 se díváte na cílenější příklady, Amazonovo uznání a Fotky Google jsou některé z hlavních ukázek.
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.