-
-
Компанія
Розпізнавання обличчя
Сьогодні ми знаходимося на зорі механізму наступного покоління, де наші обличчя є нашими паролями. Завдяки розпізнаванням унікальних рис обличчя машини можуть виявляти, чи є особа, яка намагається отримати доступ до пристрою, авторизована, зіставляти записи камер відеоспостереження з реальними зображеннями, щоб відстежувати злочинців і неплатників, зменшувати злочинність у роздрібних магазинах тощо. Простими словами, це технологія, яка сканує обличчя людини, щоб дозволити доступ або виконати набір дій, для виконання яких вона призначена. На серверній частині безліч алгоритмів і модулів працюють з шаленою швидкістю, щоб виконати обчислення та зіставити риси обличчя (як форми та багатокутники) для виконання важливих завдань.
Обличчя людини виглядає по-різному з кожного ракурсу, профілю та точки зору. Машина повинна бути в змозі точно визначити, чи це одна й та сама людина, незалежно від того, чи дивиться вона на пристрій, незалежно від того, з передньої нейтральної точки зору чи справа знизу.
Модель повинна точно визначити, чи посміхається людина, хмуриться, плаче чи дивиться, дивлячись на неї чи її зображення. Він повинен розуміти, що очі можуть виглядати однаково, коли людина здивована або налякана, а потім безпомилково визначити точний вираз.
Видимі диференціатори, як-от родимки, шрами, опіки від вогню тощо, є унікальними для окремих людей і повинні враховуватися модулями ШІ, щоб краще тренувати та обробляти обличчя. Моделі повинні мати можливість виявляти їх і приписувати їм риси обличчя, а не просто пропускати їх.
Незалежно від того, чи потрібен вам збір даних зображень обличчя (які складаються з різних рис обличчя, перспектив, виразів чи емоцій) або служби анотації даних зображень обличчя (для позначення видимих ознак, виразів обличчя за допомогою відповідних метаданих, наприклад посмішки, нахмурених тощо), наші співавтори з по всьому світу може швидко та в масштабі задовольнити ваші потреби в даних про навчання.
Щоб ваша система штучного інтелекту точно надавала результати, її потрібно навчити тисячам наборів даних людських облич. Чим більше обсяг даних зображення обличчя, тим краще. Ось чому наша мережа може допомогти вам отримати мільйони наборів даних, щоб ваша система розпізнавання обличчя була навчена з найбільш підходящими, релевантними та контекстними даними. Ми також розуміємо, що ваша географія, ринковий сегмент і демографічні дані можуть бути дуже специфічними. Щоб задовольнити всі ваші потреби, ми надаємо власні дані про зображення обличчя різних етнічних груп, вікових груп, рас тощо. Ми використовуємо суворі вказівки щодо того, як зображення облич слід завантажувати в нашу систему щодо роздільної здатності, форматів файлів, освітлення, поз тощо.
Коли ви отримуєте якісні зображення обличчя, ви виконали лише 50% завдання. Ваші системи розпізнавання обличчя все одно дадуть безглузді результати (або взагалі не дадуть результатів), якщо ви подасте в них отримані набори даних зображень. Щоб розпочати процес навчання, вам потрібно анотувати зображення свого обличчя. Є кілька точок даних розпізнавання обличчя, які потрібно позначити, жести, які потрібно позначити, емоції та вирази, які потрібно анотувати, тощо. У Shaip ми можемо допомогти вам із анотованими зображеннями обличчя за допомогою наших методів розпізнавання орієнтирів обличчя. Усі складні деталі та аспекти розпізнавання обличчя анотовані для точності нашими власними ветеранами, які роками працюють зі спектром ШІ.
Наша команда експертів може збирати та анотувати зображення обличчя на нашій власній платформі анотацій зображень, однак ті самі анотатори після короткого навчання можуть коментувати зображення обличчя на вашій власній платформі анотацій зображень. За короткий проміжок часу вони зможуть анотувати тисячі зображень обличчя на основі суворих специфікацій і з бажаною якістю.
Незалежно від вашої ідеї чи сегмента ринку, вам знадобляться величезні обсяги даних, які потрібно анотувати для навчання. Щоб отримати швидке уявлення про деякі варіанти використання, ви можете зв’язатися з нами, ось список.
фон
Щоб підвищити точність і різноманітність моделей розпізнавання обличчя на основі штучного інтелекту, було розпочато комплексний проект збору даних. Проект був зосереджений на зборі різноманітних зображень обличчя та відео різних етнічних груп, вікових груп та умов освітлення. Дані були ретельно організовані в кілька окремих наборів даних, кожен з яких відповідає конкретним випадкам використання та галузевим вимогам.
Огляд набору даних
| Деталі | Варіант використання 1 | Варіант використання 2 | Варіант використання 3 |
|---|---|---|---|
| Використовуйте Case | Історичні зображення 15,000 XNUMX унікальних предметів | Зображення обличчя 5,000 унікальних предметів | Зображення 10,000 XNUMX унікальних предметів |
| Мета | Створіть надійний набір даних історичних зображень обличчя для розширеного навчання моделей штучного інтелекту. | Створіть різноманітний набір даних про обличчя для індійського та азійського ринків. | Збирайте різноманітні зображення обличчя, що охоплюють різні ракурси та вирази. |
| Склад набору даних |
Теми: 10 000 1 зображення для реєстрації + 15 історичних зображень на кожного суб'єкта 2 відео (в приміщенні/на вулиці) для 1,000 об'єктів |
Теми: 10 000 35 селфі на об'єкт |
Теми: 10 000 15–20 зображень на об'єкт |
| Етнічна приналежність та демографічні показники |
Чорні (35%), східноазіати (42%), південноазіати (13%), білі (10%) 50% жінок / 50% чоловіків 18 + років |
індійці (50%), азіати (20%), чорношкірі (30%) 18–60 років 50% жінок / 50% чоловіків |
Китайська (100%) 18–26 років 50% жінок / 50% чоловіків |
| Об'єм | 15 000 реєстрацій + понад 300 000 історичних зображень + 2 000 відео | Зображення 175,000 | 150 000–200 000 зображень |
| Стандарти якості | Роздільна здатність 1920×1280, суворі вимоги щодо освітлення та чіткості | Різноманітні фони, без прикрашання, стабільна якість | Роздільна здатність 2160×3840, точне співвідношення сторін для портретів, різноманітні ракурси |
| Деталі | Варіант використання 4 | Варіант використання 5 | Варіант використання 6 |
|---|---|---|---|
| Використовуйте Case | 6,100 предметів – шість людських емоцій | 428 сюжетів – 9 сценаріїв освітлення | 600 предметів – колекція на основі етнічної приналежності |
| Мета | Створіть набір даних для систем розпізнавання емоцій. | Знімайте зображення обличчя за різних умов освітлення. | Покращення продуктивності ШІ завдяки етнічній різноманітності. |
| Склад набору даних |
6 зображень на об'єкт (6 емоцій) Представництво Японії, Кореї, Китаю, Південно-Східної та Південної Азії |
160 зображень на об'єкт 9 умов освітлення |
Африканська, Близькосхідна, Корінна американська, Південноазійська, Південно-Східноазійська Вік: 20–70 років |
| Об'єм | Зображення 18,600 | Зображення 74,880 | Зображення 3,752 |
| Стандарти якості | Сувора видимість обличчя та узгодженість виразів обличчя | Чіткі зображення, збалансований вік та стать | Висока роздільна здатність, етнічна узгодженість |
Зображення 12k із варіаціями щодо пози голови, етнічної приналежності, статі, фону, кута зйомки, віку тощо з 68 орієнтирами
22 тис. відео даних про обличчя з кількох країн із кількома позами для моделей розпізнавання обличчя
20 тисяч відео облич із масками для створення/навчання моделі штучного інтелекту для виявлення підробки
2.5 тис.+ зображень від 3,000+ людей. Набір даних містить зображення групи з 2-6 осіб з різних регіонів
Пропонуємо навчальні дані з розпізнавання облич багатьом галузям
Розпізнавання облич — це популярність у сегментах, де тестуються та впроваджуються унікальні варіанти використання. Від відстеження торговців дітьми та розгортання біоідентифікаторів у приміщеннях організації до вивчення аномалій, які можуть залишитися непоміченими для звичайного ока, розпізнавання облич допомагає підприємствам і промисловості багатьма способами.
Розширте можливості автономного водіння за допомогою наборів даних розпізнавання облич, розроблених для моніторингу водія та систем безпеки в автомобілі
Покращуйте взаємодію з клієнтами за допомогою наборів даних розпізнавання облич для персоналізованих послуг у магазині та безперебійних процесів оформлення замовлення.
Забезпечте персоналізований досвід покупок і покращте автентифікацію клієнтів на платформах електронної комерції.
Розширення можливостей ідентифікації пацієнтів і точність діагностики за допомогою спеціалізованих наборів даних розпізнавання обличчя для програм охорони здоров’я
Підвищте рівень обслуговування гостей за допомогою наборів даних розпізнавання облич для безпроблемної реєстрації та персоналізованого досвіду гостинності.
Покращте заходи безпеки за допомогою наборів даних розпізнавання облич, оптимізованих для програм спостереження, виявлення загроз і захисту.
Спеціальні та навчені команди:
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
Комп’ютерний зір – це те, щоб зрозуміти візуальний світ для навчання програм комп’ютерного зору. Його успіх повністю зводиться до того, що ми називаємо анотацією зображень – фундаментального процесу, який лежить в основі технології, яка змушує машини приймати розумні рішення, і саме це ми збираємося обговорити та досліджувати.
Люди вміють розпізнавати обличчя, але ми також інтерпретуємо вирази та емоції цілком природно. Дослідження показують, що ми можемо ідентифікувати знайомі особи протягом 380 мс після презентації та 460 мс для незнайомих облич. Однак у цієї внутрішньо людської якості зараз є конкурент у сфері штучного інтелекту та комп’ютерного зору.
Людина має вроджену здатність розрізняти й точно ідентифікувати об’єкти, людей і місця на фотографіях. Однак комп’ютери не мають можливості класифікувати зображення. Проте їх можна навчити інтерпретувати візуальну інформацію за допомогою програм комп’ютерного зору та технології розпізнавання зображень.
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Розпізнавання обличчя — це біометрична технологія, яка ідентифікує або перевіряє особу людини шляхом аналізу унікальних рис обличчя із зображень або відео.
Він працює шляхом захоплення зображення, аналізу рис обличчя та зіставлення їх з базою даних для ідентифікації або перевірки особи.
Розпізнавання облич є важливим для проектів штучного інтелекту/машинного навчання, оскільки воно дозволяє реалізувати такі програми, як безпека, автентифікація та персоналізований досвід для клієнтів.
Такі галузі, як безпека, охорона здоров'я, роздрібна торгівля, автомобільна промисловість та готельний бізнес, використовують ці набори даних для таких застосувань, як відеоспостереження, контроль доступу та персоналізація.
Набори даних збираються з різних джерел, що забезпечує представництво різних демографічних груп, вікових груп та умов освітлення.
Анотація передбачає позначення рис обличчя, виразів та унікальних ідентифікаторів, таких як шрами та родимки, для точного навчання ШІ.
Так, усі набори даних відповідають глобальним стандартам конфіденційності, таким як GDPR, та гарантують анонімізацію даних та їх етичність.
Так, набори даних можна адаптувати до конкретних демографічних груп, галузей або умов на основі вимог проекту.
Якість забезпечується завдяки суворим вимогам щодо роздільної здатності зображення, освітлення та експертній перевірці точності та узгодженості.
Так, набори даних масштабовані та можуть підтримувати проекти будь-якого розміру з мільйонами зображень.
Набори даних надаються у стандартних форматах із метаданими, що спрощує їх інтеграцію в робочі процеси штучного інтелекту.
Доступні гнучкі варіанти ліцензування, включаючи готові або налаштовані набори даних.
Вартість залежить від розміру, налаштування та ліцензійних потреб набору даних. Зв'яжіться з нами, щоб отримати найкращу цінову пропозицію.
Терміни виконання залежать від розміру та складності проекту, але розроблені таким чином, щоб ефективно дотримуватися встановлених термінів.
Вони покращують точність моделей штучного інтелекту, надаючи високоякісні, різноманітні дані, що забезпечують надійне розпізнавання облич за різних умов.
