prepoznavanje lica
Optimizirajte svoje modele prepoznavanja lica za točnost s najkvalitetnijim slikovnim podacima
Danas smo u osvit mehanizma sljedeće generacije, gdje su naša lica naše šifre. Prepoznavanjem jedinstvenih crta lica, strojevi mogu otkriti je li osoba koja pokušava pristupiti uređaju ovlaštena, uskladiti snimke CCTV-a sa stvarnim slikama kako bi pratili prijestupnike i neplatiše, smanjiti kriminal u maloprodajnim trgovinama i još mnogo toga. Jednostavnim riječima, ovo je tehnologija koja skenira lice pojedinca kako bi odobrila pristup ili izvršila skup radnji za koje je osmišljena. Na pozadini, mnoštvo algoritama i modula radi vrtoglavom brzinom kako bi izvršili izračune i uskladili crte lica (kao što su oblici i poligoni) za postizanje ključnih zadataka.
Lice osobe izgleda drugačije iz svakog kuta, profila i perspektive. Stroj bi trebao biti u stanju točno odrediti radi li se o istoj osobi bez obzira na to bulji li pojedinac u uređaj bez obzira iz prednje neutralne perspektive ili iz perspektive desno ispod.
Model mora precizno odrediti smije li se osoba, namršti li se, plače ili bulji gledajući u njih ili njihove slike. Trebalo bi biti u stanju razumjeti da oči mogu izgledati isto kada je osoba iznenađena ili uplašena, a zatim detektirati precizan izraz bez greške.
Vidljivi diferencijatori kao što su madeži, ožiljci, opekline od vatre i još mnogo toga su diferencijatori koji su jedinstveni za pojedince i trebali bi ih uzeti u obzir AI moduli kako bi bolje trenirali i obrađivali lica. Modeli bi ih trebali moći otkriti i pripisati im kao crte lica, a ne samo ih preskočiti.
Bilo da trebate prikupljanje podataka o slikama lica (koji se sastoje od različitih crta lica, perspektiva, izraza ili emocija) ili usluge označavanja podataka o slikama lica (za označavanje vidljivih diferencijatora, izraza lica s odgovarajućim metapodacima, npr. osmijeh, mrštenje, itd.), naši suradnici iz diljem svijeta može zadovoljiti vaše potrebe za podacima o treningu brzo i u velikim razmjerima.
Kako bi vaš AI sustav točno davao rezultate, mora biti uvježban s tisućama skupova podataka o ljudskim licima. Što je veća količina podataka o slici lica, to bolje. Zato vam naša mreža može pomoći u pronalaženju milijuna skupova podataka, kako bi vaš sustav za prepoznavanje lica bio obučen s najprikladnijim, relevantnim i kontekstualnim podacima. Također razumijemo da vaša geografija, tržišni segment i demografija mogu biti vrlo specifični. Kako bismo zadovoljili sve vaše potrebe, pružamo prilagođene podatke o slikama lica za različite etničke pripadnosti, dobne skupine, rase i više. Primjenjujemo stroge smjernice o tome kako se slike lica trebaju učitavati u naš sustav u smislu razlučivosti, formata datoteka, osvjetljenja, poza i više.
Kada dobijete kvalitetne slike lica, izvršili ste samo 50% zadatka. Vaši sustavi za prepoznavanje lica i dalje bi vam davali besmislene rezultate (ili nikakve rezultate) kada u njih unesete prikupljene skupove slikovnih podataka. Da biste započeli proces obuke, trebate označiti sliku svog lica. Postoji nekoliko podatkovnih točaka za prepoznavanje lica koje je potrebno označiti, geste koje je potrebno označiti, emocije i izraze koje je potrebno označiti i više. U Shaipu, možemo vam pomoći s anotiranim slikama lica s našim tehnikama prepoznavanja orijentira na licu. Svi zamršeni detalji i aspekti prepoznavanja lica označeni su radi točnosti od strane naših internih veterana, koji su godinama u spektru umjetne inteligencije.
Naš tim stručnjaka može prikupiti i označiti slike lica na našoj vlastitoj platformi za označavanje slika, međutim, isti autori komentara nakon kratke obuke mogu također označiti slike lica na vašoj internoj platformi za označavanje slika. Unutar kratkog vremena moći će označiti tisuće slika lica na temelju strogih specifikacija i uz željenu kvalitetu.
Bez obzira na vašu ideju ili tržišni segment, trebat će vam obilje podataka koje je potrebno označiti da biste ih mogli obučiti. Evo popisa kako biste dobili brzu ideju o nekim od slučajeva korištenja koje nam se možete obratiti.
pozadina
U nastojanju da se poveća točnost i raznolikost modela prepoznavanja lica vođenih umjetnom inteligencijom, pokrenut je opsežan projekt prikupljanja podataka. Projekt je bio usredotočen na prikupljanje različitih slika lica i videozapisa različitih etničkih skupina, dobnih skupina i uvjeta osvjetljenja. Podaci su pomno organizirani u nekoliko različitih skupova podataka, od kojih je svaki služio posebnim slučajevima upotrebe i zahtjevima industrije.
Pregled skupa podataka
| Detaljnije | Slučaj upotrebe 1 | Slučaj upotrebe 2 | Slučaj upotrebe 3 |
|---|---|---|---|
| Koristite slučaj | Povijesne slike 15,000 XNUMX jedinstvenih predmeta | Slike lica 5,000 jedinstvenih subjekata | Slike 10,000 XNUMX jedinstvenih predmeta |
| Cilj | Za izradu robusnog skupa podataka povijesnih slika lica za naprednu obuku AI modela. | Za izradu raznolikog skupa podataka o licu posebno za indijsko i azijsko tržište. | Za prikupljanje širokog spektra slika lica koje hvataju različite kutove i izraze. |
| Sastav skupa podataka | Tema: 15,000 XNUMX jedinstvenih pojedinaca. Podatkovne točke: Svaki subjekt je dao 1 sliku za upis + 15 povijesnih slika. Dodatni podaci: 2 videa (u zatvorenom i na otvorenom) koji bilježe pokrete glave za 1,000 ispitanika. | Tema: 5,000 XNUMX jedinstvenih pojedinaca. | Tema: 10,000 XNUMX jedinstvenih pojedinaca Podatkovne točke: Svaki je subjekt dao 15-20 slika, pokrivajući više kutova i izraza. |
| Etnička pripadnost i demografija | Etnička podjela: Crna (35%), istočnoazijska (42%), južnoazijska (13%), bijela (10%). Spol: 50% žena, 50% muškaraca. Dobna granica: Slike pokrivaju zadnjih 10 godina života svakog subjekta, fokusirajući se na osobe starije od 18 godina. | Etnička podjela: Indijac (50%), Azijat (20%), Crnac (30%). Dobna granica: Od 18 do 60 godina. Distribucija po spolu: 50% žene, 50% muškarci. | Etnička podjela: Kineska nacionalnost (100%). Spol: 50% žena, 50% muškaraca. Dobna granica: 18-26 godina star. |
| Volumen | 15,000 300,000 slika za upis, 2,000 XNUMX+ povijesnih slika i XNUMX XNUMX videozapisa | 35 selfija po subjektu, ukupno 175,000 XNUMX slika. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX slika. |
| Standardi kvalitete | Slike visoke rezolucije (1920 x 1280), sa strogim smjernicama za osvjetljenje, izraz lica i jasnoću slike. | Raznolika pozadina i odjeća, bez uljepšavanja lica i dosljedna kvaliteta slike u cijelom skupu podataka. | Slike visoke razlučivosti (2160 x 3840 piksela), precizan omjer portreta i različiti kutovi i izrazi. |
| Detaljnije | Slučaj upotrebe 4 | Slučaj upotrebe 5 | Slučaj upotrebe 6 |
|---|---|---|---|
| Koristite slučaj | Slike 6,100 jedinstvenih subjekata (šest ljudskih emocija) | Slike 428 jedinstvenih subjekata (9 scenarija osvjetljenja) | Slike 600 jedinstvenih predmeta (zbirka temeljena na etničkoj pripadnosti) |
| Cilj | Prikupiti slike lica koje prikazuju šest različitih ljudskih emocija za sustave prepoznavanja emocija. | Za snimanje slika lica pod različitim uvjetima osvjetljenja za obuku AI modela. | Za izradu skupa podataka koji bilježi raznolikost etničkih skupina za poboljšanu izvedbu AI modela. |
| Sastav skupa podataka | Tema: 6,100 jedinki iz istočne i južne Azije. Podatkovne točke: 6 slika po subjektu, a svaka predstavlja različite emocije. Etnička podjela: Japanski (9,000 slika), korejski (2,400), kineski (2,400), jugoistočnoazijski (2,400), južnoazijski (2,400). | Tema: 428 indijskih pojedinaca. Podatkovne točke: 160 slika po subjektu u 9 različitih uvjeta osvjetljenja. | Tema: 600 jedinstvenih pojedinaca različitog etničkog podrijetla. Etnička podjela: Afrički (967 slika), bliskoistočni (81), indijanski (1,383), južnoazijski (738), jugoistočni azijski (481). Dobna granica: Od 20 do 70 godina. |
| Volumen | 18,600 slike | 74,880 slike | 3,752 slike |
| Standardi kvalitete | Stroge smjernice o vidljivosti lica, osvjetljenju i dosljednosti izraza. | Jasne slike s dosljednim osvjetljenjem i uravnoteženim prikazom dobi i spola. | Slike visoke razlučivosti s fokusom na etničku raznolikost i dosljednost u skupu podataka. |
12k slike s varijacijama oko položaja glave, etničke pripadnosti, spola, pozadine, kuta snimanja, dobi itd. sa 68 orijentira
22k video podataka o licu iz više zemalja s više poza za modele prepoznavanja lica
2.5k+ slika od 3,000+ ljudi. Skup podataka sadrži slike grupe od 2-6 ljudi iz više geografskih područja
20 videozapisa lica s maskama za izgradnju/trening AI modela za otkrivanje lažnih djela
Ponuda podataka o obuci za prepoznavanje lica za više industrija
Prepoznavanje lica trenutno je popularno u svim segmentima, gdje se testiraju i uvode za implementacije jedinstveni slučajevi upotrebe. Od praćenja trgovaca djecom i primjene bio ID-a u prostorijama organizacije do proučavanja anomalija koje bi normalnom oku mogle ostati neotkrivene, prepoznavanje lica pomaže tvrtkama i industrijama na bezbroj načina.
Povećajte mogućnosti autonomne vožnje skupovima podataka za prepoznavanje lica dizajniranim za nadzor vozača i sigurnosne sustave u automobilu
Poboljšajte korisničko iskustvo skupovima podataka za prepoznavanje lica za personalizirane usluge u trgovini i besprijekorne procese naplate.
Isporučite personalizirana iskustva kupnje i poboljšajte autentifikaciju kupaca na platformama e-trgovine.
Osnažite identifikaciju pacijenata i dijagnostičku točnost sa specijaliziranim skupovima podataka za prepoznavanje lica za aplikacije u zdravstvu
Unaprijedite usluge za goste skupovima podataka za prepoznavanje lica za besprijekorne prijave i personalizirana iskustva u ugostiteljstvu.
Ojačajte sigurnosne mjere skupovima podataka za prepoznavanje lica optimiziranim za nadzor, otkrivanje prijetnji i obrambene aplikacije.
Predani i obučeni timovi:
Najviša učinkovitost procesa osigurana je sa:
Patentirana platforma nudi prednosti:
Računalni vid je sve o osmišljavanju vizualnog svijeta za obuku aplikacija računalnog vida. Njegov se uspjeh u potpunosti svodi na ono što nazivamo anotacijom slike – temeljni proces iza tehnologije koji čini da strojevi donose inteligentne odluke i upravo o tome ćemo raspravljati i istraživati.
Ljudi su vješti u prepoznavanju lica, ali također sasvim prirodno tumačimo izraze lica i emocije. Istraživanje kaže da možemo identificirati osobno poznata lica unutar 380 ms nakon prezentacije i 460 ms za nepoznata lica. Međutim, ova intrinzično ljudska kvaliteta sada ima konkurenta u umjetnoj inteligenciji i računalnom vidu.
Ljudska bića imaju urođenu sposobnost razlikovanja i precizne identifikacije predmeta, ljudi i mjesta s fotografija. Međutim, računala nemaju mogućnost klasificiranja slika. Ipak, mogu se osposobiti za tumačenje vizualnih informacija pomoću aplikacija računalnog vida i tehnologije prepoznavanja slika.
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
Razgovarajmo o vašim potrebama podataka o obuci za modele prepoznavanja lica
Prepoznavanje lica je biometrijska tehnologija koja identificira ili provjerava identitet osobe analizom jedinstvenih crta lica sa slika ili videozapisa.
Radi tako da snima sliku, analizira crte lica i uspoređuje ih s bazom podataka kako bi identificirao ili provjerio osobu.
Prepoznavanje lica ključno je za AI/ML projekte jer omogućuje aplikacije poput sigurnosti, autentifikacije i personaliziranih korisničkih iskustava.
Industrije poput sigurnosti, zdravstva, maloprodaje, automobilske industrije i ugostiteljstva koriste ove skupove podataka za aplikacije poput nadzora, kontrole pristupa i personalizacije.
Skupovi podataka prikupljaju se iz različitih izvora, osiguravajući zastupljenost među demografskim skupinama, dobnim skupinama i uvjetima osvjetljenja.
Anotacija uključuje označavanje crta lica, izraza lica i jedinstvenih identifikatora poput ožiljaka i madeža za precizno treniranje umjetne inteligencije.
Da, svi skupovi podataka u skladu su s globalnim standardima privatnosti poput GDPR-a i osiguravaju anonimizaciju i etički izvor podataka.
Da, skupovi podataka mogu se prilagoditi specifičnim demografskim skupinama, industrijama ili uvjetima na temelju zahtjeva projekta.
Kvaliteta je osigurana strogim smjernicama o rezoluciji slike, osvjetljenju i stručnoj validaciji za točnost i dosljednost.
Da, skupovi podataka su skalabilni i mogu podržati projekte bilo koje veličine s milijunima slika.
Skupovi podataka pružaju se u standardnim formatima s metapodacima, što ih čini jednostavnim za integraciju u tijekove rada umjetne inteligencije.
Dostupne su fleksibilne opcije licenciranja, uključujući gotove ili prilagođene skupove podataka.
Cijena ovisi o veličini, prilagodbi i potrebama licenciranja skupa podataka. Kontaktirajte nas za najbolju ponudu.
Rokovi isporuke variraju ovisno o veličini i složenosti projekta, ali su osmišljeni tako da se rokovi učinkovito ispune.
Poboljšavaju točnost AI modela pružajući visokokvalitetne, raznolike podatke koji omogućuju pouzdano prepoznavanje lica u različitim uvjetima.
