prepoznavanje lica
Podaci o AI treningu za 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.
Anatomija točnog modela za prepoznavanje lica
Crte lica i perspektiva
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.
Mnoštvo izraza lica
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.
Obilježite jedinstvene identifikatore lica
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.
Usluge prepoznavanja lica tvrtke Shaip
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.
Zbirka slika lica
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.
Bilješke o slici lica
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.
Šaip Can
Izvor lica
slika
Uvježbajte resurse za označavanje slikovnih podataka
Pregledajte podatke radi točnosti i kvalitete
Pošaljite datoteke s podacima u dogovorenom formatu
Naš tim stručnjaka može prikupljati i bilježiti slike lica na našoj vlasničkoj platformi za bilješke slika, međutim, isti autori komentara nakon kratke obuke također mogu bilježiti slike lica na vašoj internoj platformi za označavanje slika. Unutar kratkog razdoblja moći će označiti tisuće slika lica na temelju strogih specifikacija i željene kvalitete.
Slučajevi korištenja prepoznavanja lica
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.
- Za implementaciju sustava za prepoznavanje lica u prijenosne uređaje, IOT ekosustave, te napraviti mjesto za naprednu sigurnost i enkripciju.
- Za geografski nadzor i sigurnosne svrhe za nadzor četvrti visokog profila, osjetljivih regija diplomata itd.
- Za uključivanje pristupa bez ključa vašim automobilima ili povezanim automobilima.
- Za pokretanje ciljanih oglasnih kampanja za svoje proizvode ili usluge.
- Učiniti zdravstvenu skrb dostupnijom
- Ponudite personalizirane ugostiteljske usluge gostima pamteći i profilirajući njihove interese, sviđanja/ne sviđanja, preferencije soba i hrane itd.
Raznovrsno prikupljanje podataka o prepoznavanju lica za poboljšanje AI modela
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. |
Skupovi podataka za prepoznavanje lica/Skup podataka za prepoznavanje lica
Skup podataka o orijentirima lica
12k slike s varijacijama oko položaja glave, etničke pripadnosti, spola, pozadine, kuta snimanja, dobi itd. sa 68 orijentira
- Slučaj upotrebe: prepoznavanje lica
- Format: Slike
- Volumen: 12,000 +
- primjedba: Napomena o znamenitosti
Skup biometrijskih podataka
22k video podataka o licu iz više zemalja s više poza za modele prepoznavanja lica
- Slučaj upotrebe: prepoznavanje lica
- Format: Video
- Volumen: 22,000 +
- primjedba: Ne
Skup podataka o skupini ljudi
2.5k+ slika od 3,000+ ljudi. Skup podataka sadrži slike grupe od 2-6 ljudi iz više geografskih područja
- Slučaj upotrebe: Model prepoznavanja slike
- Format: Slike
- Volumen: 2,500 +
- primjedba: Ne
Skup podataka o biometrijskim maskiranim videozapisima
20 videozapisa lica s maskama za izgradnju/trening AI modela za otkrivanje lažnih djela
- Slučaj upotrebe: AI model za otkrivanje lažnih djela
- Format: Video
- Volumen: 20,000 +
- primjedba: Ne
Vertikale
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.
Autokuće
Povećajte mogućnosti autonomne vožnje skupovima podataka za prepoznavanje lica dizajniranim za nadzor vozača i sigurnosne sustave u automobilu
Maloprodaja
Poboljšajte korisničko iskustvo skupovima podataka za prepoznavanje lica za personalizirane usluge u trgovini i besprijekorne procese naplate.
eCommerce
Isporučite personalizirana iskustva kupnje i poboljšajte autentifikaciju kupaca na platformama e-trgovine.
Zdravstvo
Osnažite identifikaciju pacijenata i dijagnostičku točnost sa specijaliziranim skupovima podataka za prepoznavanje lica za aplikacije u zdravstvu
Gostoprimstvo
Unaprijedite usluge za goste skupovima podataka za prepoznavanje lica za besprijekorne prijave i personalizirana iskustva u ugostiteljstvu.
Sigurnost i obrana
Ojačajte sigurnosne mjere skupovima podataka za prepoznavanje lica optimiziranim za nadzor, otkrivanje prijetnji i obrambene aplikacije.
Naša sposobnost
ljudi
Predani i obučeni timovi:
- 30,000+ suradnika za izradu podataka, označavanje i osiguranje kvalitete
- Ovlašteni tim za upravljanje projektima
- Iskusni tim za razvoj proizvoda
- Tim za pronalaženje i uključivanje u skup talenata
Proces
Najviša učinkovitost procesa osigurana je sa:
- Robusni 6 Sigma Stage-Gate proces
- Predani tim od 6 Sigma crnih pojaseva – Ključni vlasnici procesa i usklađenost s kvalitetom
- Kontinuirano poboljšanje i petlja povratnih informacija
Platforma
Patentirana platforma nudi prednosti:
- Web-based end-to-end platforma
- Besprijekorna kvaliteta
- Brži TAT
- Besprijekorna dostava
ljudi
Predani i obučeni timovi:
- 30,000+ suradnika za izradu podataka, označavanje i osiguranje kvalitete
- Ovlašteni tim za upravljanje projektima
- Iskusni tim za razvoj proizvoda
- Tim za pronalaženje i uključivanje u skup talenata
Proces
Najviša učinkovitost procesa osigurana je sa:
- Robusni 6 Sigma Stage-Gate proces
- Predani tim od 6 Sigma crnih pojaseva – Ključni vlasnici procesa i usklađenost s kvalitetom
- Kontinuirano poboljšanje i petlja povratnih informacija
Platforma
Patentirana platforma nudi prednosti:
- Web-based end-to-end platforma
- Besprijekorna kvaliteta
- Brži TAT
- Besprijekorna dostava
Preporučeni resursi
Vodič za kupca
Bilješke i označavanje slika za računalni vid
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.
Blog
Kako prikupljanje podataka igra ključnu ulogu u razvoju modela prepoznavanja lica
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.
Blog
Što je AI prepoznavanje slike i kako radi?
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.
Istaknuti klijenti
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
Razgovarajmo o vašim potrebama podataka o obuci za modele prepoznavanja lica
Često postavljana pitanja (FAQ)
Prepoznavanje lica jedna je od sastavnih komponenti inteligentne biometrijske sigurnosti, usmjerena na potvrđivanje ili autentifikaciju identiteta osobe. Kao tehnologija, koristi se za utvrđivanje, identifikaciju i kategorizaciju ljudi u videozapisima, fotografijama, pa čak i feedovima u stvarnom vremenu.
Prepoznavanje lica radi tako što upoređuje snimljena lica pojedinaca s relevantnom bazom podataka. Proces počinje detekcijom, nakon čega slijedi 2D i 3D analiza, pretvorba slike u podatke i konačno pronalaženje partnera.
Prepoznavanje lica, kao inventivna tehnologija vizualne identifikacije, često je primarna osnova za otključavanje pametnih telefona i računala. Međutim, njegova prisutnost u provođenju zakona, odnosno pomoć službenicima u prikupljanju fotografija osumnjičenih i njihovo uparivanje s bazama podataka također se kvalificira kao primjer.
Ako planirate trenirati vertikalno-specifičan AI model s računalnim vidom, prvo ga morate osposobiti za prepoznavanje slika i lica pojedinaca, a zatim pokrenuti učenje pod nadzorom uvođenjem novijih tehnika kao što su semantika, segmentacija i poligon. Prepoznavanje lica stoga je odskočna daska za obuku sigurnosnih modela umjetne inteligencije, gdje je individualna identifikacija prioritet u odnosu na otkrivanje objekata.
Prepoznavanje lica može biti okosnica nekoliko inteligentnih sustava u eri nakon pandemije. Prednosti uključuju poboljšano maloprodajno iskustvo korištenjem tehnologije Face Pay, bolje bankarsko iskustvo, smanjenu stopu kriminala u maloprodaji, bržu identifikaciju nestalih osoba, poboljšanu skrb za pacijente, precizno praćenje posjećenosti i još mnogo toga.
Svoje skupove podataka prilagođavamo specifičnim potrebama različitih industrija, kao što su automobilska industrija, maloprodaja, zdravstvo i sigurnost, osiguravajući da su podaci usklađeni sa zahtjevima i aplikacijama specifičnim za industriju.
Pridržavamo se strogih standarda privatnosti podataka i u skladu smo s globalnim propisima kao što je GDPR, osiguravajući da su svi podaci o prepoznavanju lica etičkog izvora i prema potrebi anonimizirani.
Naši se skupovi podataka razlikuju po svojoj raznolikosti, skalabilnosti i visokokvalitetnim komentarima, što ih čini idealnim za obuku točnih i pouzdanih modela prepoznavanja lica u raznim industrijama.