Розпізнавання обличчя
Дані навчання AI для розпізнавання обличчя
Оптимізуйте свої моделі розпізнавання обличчя для досягнення точності за допомогою даних зображень найкращої якості
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.
Анатомія точної моделі розпізнавання обличчя
Риси обличчя та перспектива
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.
Безліч виразів обличчя
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.
Анотуйте унікальні ідентифікатори обличчя
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.
Послуги розпізнавання облич від Shaip
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.
Колекція зображень обличчя
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.
Анотація зображення обличчя
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.
Шаїп Кан
Джерело обличчя
зображень
Навчайте ресурси для позначення даних зображень
Перевірте дані на точність і якість
Надайте файли даних у узгодженому форматі
Наша команда експертів може збирати й коментувати зображення обличчя на нашій власній платформі анотації зображень, однак ті самі коментатори після короткого навчання можуть також коментувати зображення обличчя на вашій власній платформі анотації зображень. За короткий проміжок часу вони зможуть анотувати тисячі зображень обличчя на основі суворих специфікацій і бажаної якості.TE
Приклади використання розпізнавання облич
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.
- Для впровадження систем розпізнавання облич у портативних пристроях, IoT екосистеми та звільнити місце для розширеної безпеки та шифрування.
- Для географічного спостереження та цілей безпеки для моніторингу гучних районів, чутливих регіонів дипломатів тощо.
- Щоб включити безключовий доступ до ваших автомобілів або підключених автомобілів.
- Для проведення цільових рекламних кампаній для ваших продуктів або послуг.
- Зробіть охорону здоров’я доступнішою
- Пропонуйте персоналізовані гостинні послуги для гостей, запам’ятовуючи та описуючи їхні інтереси, симпатії/антипатії, уподобання щодо номерів і їжі тощо.
Збір різноманітних даних розпізнавання облич для покращення моделі AI
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
| ПОДРОБИЦІ | 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 | Створити надійний набір даних із історичних зображень обличчя для поглибленого навчання моделі ШІ. | Щоб створити різноманітний набір даних про обличчя спеціально для індійського та азіатського ринків. | Щоб зібрати різноманітні зображення обличчя з різними ракурсами та виразами. |
| Склад набору даних | Предмети: 15,000 XNUMX унікальних особистостей. Точки даних: Кожен предмет надав 1 реєстраційне зображення + 15 історичних зображень. Додаткові дані: 2 відео (у приміщенні та на вулиці), що фіксують рухи голови для 1,000 суб’єктів. | Предмети: 5,000 XNUMX унікальних особистостей. | Предмети: 10,000 XNUMX унікальних особистостей Точки даних: Кожен випробуваний надав 15-20 зображень, що охоплювали різні ракурси та вирази. |
| Етнічна приналежність і демографія | Етнічний розподіл: Чорний (35%), східноазіатський (42%), південноазіатський (13%), білий (10%). Стать: 50% жінки, 50% чоловіки. Віковий діапазон: Зображення охоплюють останні 10 років життя кожного суб’єкта, зосереджуючись на особах віком від 18 років. | Етнічний розподіл: Індіанець (50%), Азіат (20%), Чорний (30%). Віковий діапазон: Від 18 до 60 років. Розподіл за статтю: 50% жінки, 50% чоловіки. | Етнічний розподіл: Китайська національність (100%). Стать: 50% жінки, 50% чоловіки. Віковий діапазон: 18-26 років. |
| Об'єм | 15,000 300,000 зображень реєстрації, 2,000 XNUMX+ історичних зображень і XNUMX відео | 35 селфі на суб’єкта, що становить 175,000 XNUMX зображень. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX зображень. |
| Стандарти якості | Зображення високої роздільної здатності (1920 x 1280) із суворими вимогами щодо освітлення, виразу обличчя та чіткості зображення. | Різноманітне походження та одяг, без прикрашання обличчя та незмінна якість зображення в усьому наборі даних. | Зображення високої роздільної здатності (2160 x 3840 пікселів), точні портретні співвідношення та різноманітні ракурси та вирази. |
| ПОДРОБИЦІ | Варіант використання 4 | Варіант використання 5 | Варіант використання 6 |
|---|---|---|---|
| Використовуйте Case | Зображення 6,100 унікальних об’єктів (шість людських емоцій) | Зображення 428 унікальних об'єктів (9 сценаріїв освітлення) | Зображення 600 унікальних предметів (колекція на основі етнічної приналежності) |
| мета | Щоб зібрати зображення обличчя, що відображають шість різних людських емоцій, для систем розпізнавання емоцій. | Для зйомки зображень обличчя за різних умов освітлення для навчання моделей ШІ. | Щоб створити набір даних, який фіксує різноманіття етнічних груп для покращення продуктивності моделі ШІ. |
| Склад набору даних | Предмети: 6,100 осіб зі Східної та Південної Азії. Точки даних: 6 зображень на суб’єкт, кожне з яких відображає різні емоції. Етнічний розподіл: Японська (9,000 зображень), корейська (2,400), китайська (2,400), південно-східна (2,400), південноазіатська (2,400). | Предмети: 428 індійських осіб. Точки даних: 160 зображень на об’єкт з 9 різними умовами освітлення. | Предмети: 600 унікальних людей різного етнічного походження. Етнічний розподіл: Африка (967 зображень), Близький Схід (81), корінні американці (1,383), Південна Азія (738), Південно-Східна Азія (481). Віковий діапазон: Від 20 до 70 років. |
| Об'єм | Зображення 18,600 | Зображення 74,880 | Зображення 3,752 |
| Стандарти якості | Суворі вказівки щодо видимості обличчя, освітлення та узгодженості виразів. | Чіткі зображення з рівномірним освітленням і збалансованим відображенням віку та статі. | Зображення високої роздільної здатності з акцентом на етнічному різноманітті та узгодженості в наборі даних. |
Набори даних розпізнавання обличчя/набір даних виявлення обличчя
Набір даних орієнтирів обличчя
Зображення 12k із варіаціями щодо пози голови, етнічної приналежності, статі, фону, кута зйомки, віку тощо з 68 орієнтирами
- Корпус: Розпізнавання обличчя
- Формат: зображень
- Об'єм: 12,000 +
- Анотація: Анотація про орієнтир
Набір біометричних даних
22 тис. відео даних про обличчя з кількох країн із кількома позами для моделей розпізнавання обличчя
- Корпус: Розпізнавання обличчя
- Формат: Відео
- Об'єм: 22,000 +
- Анотація: Немає
Набір зображень групи людей
2.5 тис.+ зображень від 3,000+ людей. Набір даних містить зображення групи з 2-6 осіб з різних регіонів
- Корпус: Модель розпізнавання зображень
- Формат: зображень
- Об'єм: 2,500 +
- Анотація: Немає
Набір даних біометричних замаскованих відео
20 тисяч відео облич із масками для створення/навчання моделі штучного інтелекту для виявлення підробки
- Корпус: Модель AI виявлення підробки
- Формат: Відео
- Об'єм: 20,000 +
- Анотація: Немає
Вертикали
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.
автомобільний
Розширте можливості автономного водіння за допомогою наборів даних розпізнавання облич, розроблених для моніторингу водія та систем безпеки в автомобілі
Роздрібна торгівля
Покращуйте взаємодію з клієнтами за допомогою наборів даних розпізнавання облич для персоналізованих послуг у магазині та безперебійних процесів оформлення замовлення.
eCommerce
Забезпечте персоналізований досвід покупок і покращте автентифікацію клієнтів на платформах електронної комерції.
Здоров'я
Розширення можливостей ідентифікації пацієнтів і точність діагностики за допомогою спеціалізованих наборів даних розпізнавання обличчя для програм охорони здоров’я
привітність
Підвищте рівень обслуговування гостей за допомогою наборів даних розпізнавання облич для безпроблемної реєстрації та персоналізованого досвіду гостинності.
Безпека та оборона
Покращте заходи безпеки за допомогою наборів даних розпізнавання облич, оптимізованих для програм спостереження, виявлення загроз і захисту.
Наші можливості
Люди
Спеціальні та навчені команди:
- 30,000+ співробітників для створення даних, маркування та забезпечення якості
- Сертифікована команда управління проектами
- Досвідчена команда з розробки продуктів
- Команда пошуку та адаптації кадрів
Процес
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
- Надійний процес 6 Sigma Stage-Gate
- Спеціальна команда з 6 чорних поясів Sigma – власники ключових процесів і відповідність якості
- Постійне вдосконалення та цикл зворотнього зв’язку
платформа
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
- Наскрізна веб-платформа
- Бездоганна якість
- Швидше TAT
- Безшовна доставка
Люди
Спеціальні та навчені команди:
- 30,000+ співробітників для створення даних, маркування та забезпечення якості
- Сертифікована команда управління проектами
- Досвідчена команда з розробки продуктів
- Команда пошуку та адаптації кадрів
Процес
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
- Надійний процес 6 Sigma Stage-Gate
- Спеціальна команда з 6 чорних поясів Sigma – власники ключових процесів і відповідність якості
- Постійне вдосконалення та цикл зворотнього зв’язку
платформа
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
- Наскрізна веб-платформа
- Бездоганна якість
- Швидше TAT
- Безшовна доставка
Рекомендовані ресурси
Посібник покупця
Анотація та маркування зображень для комп’ютерного зору
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.
Блог
Як збір даних відіграє вирішальну роль у розробці моделей розпізнавання обличчя
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.
Блог
Що таке розпізнавання зображень AI і як воно працює?
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.
Рекомендовані клієнти
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Давайте обговоримо ваші потреби в даних про навчання для моделей розпізнавання обличчя
Часті питання (FAQ)
Розпізнавання обличчя є одним із невід'ємних компонентів інтелектуальної біометричної безпеки, спрямованої на підтвердження або аутентифікацію особистості людини. Як технологія, вона використовується для встановлення, ідентифікації та класифікації людей у відео, фотографіях і навіть у каналах реального часу.
Розпізнавання облич працює шляхом зіставлення знятих облич людей з відповідною базою даних. Процес починається з виявлення, за ним слід 2D і 3D аналіз, перетворення зображення в дані і, нарешті, підбір партнерів.
Розпізнавання обличчя, як винахідлива технологія візуальної ідентифікації, часто є основною основою для розблокування смартфонів і комп’ютерів. Однак його присутність у правоохоронних органах, тобто допомога чиновникам у зборі фотографій підозрюваних та зіставлення їх із базами даних, також може бути прикладом.
Якщо ви плануєте тренувати вертикальну модель штучного інтелекту з комп’ютерним баченням, ви повинні спочатку зробити її здатною ідентифікувати зображення та обличчя людей, а потім розпочати навчання з наглядом за допомогою нових методів, таких як семантика, сегментація та анотація багатокутників. Таким чином, розпізнавання обличчя є сходинкою для навчання моделей штучного інтелекту, що стосуються безпеки, де індивідуальна ідентифікація має пріоритет над виявленням об’єктів.
Розпізнавання облич може бути основою кількох інтелектуальних систем у еру після пандемії. Переваги включають покращений досвід роздрібної торгівлі за допомогою технології Face Pay, кращий досвід роботи з банком, зниження рівня роздрібної злочинності, швидшу ідентифікацію зниклих осіб, покращений догляд за пацієнтами, точне відстеження відвідуваності тощо.
Ми налаштовуємо наші набори даних відповідно до конкретних потреб різних галузей, таких як автомобільна, роздрібна торгівля, охорона здоров’я та безпека, забезпечуючи відповідність даних галузевим вимогам і додаткам.
Ми дотримуємося суворих стандартів конфіденційності даних і дотримуємося глобальних нормативних актів, таких як GDPR, гарантуючи, що всі дані розпізнавання облич отримуються з етичних джерел і анонімізуються відповідно до вимог.
Наші набори даних відрізняються своєю різноманітністю, масштабованістю та високоякісними анотаціями, що робить їх ідеальними для навчання точних і надійних моделей розпізнавання обличчя в різних галузях.