ansigtsgenkendelse

AI -træningsdata til ansigtsgenkendelse

Optimer dine ansigtsgenkendelsesmodeller for nøjagtighed med de bedste billeddata

ansigtsgenkendelse

I dag er vi ved begyndelsen af ​​næste generations mekanisme, hvor vores ansigter er vores adgangskoder. Gennem anerkendelsen af ​​unikke ansigtsegenskaber kan maskiner registrere, om den person, der forsøger at få adgang til en enhed, er autoriseret, matche CCTV-optagelser med faktiske billeder for at spore forbrydere og misligholdere, reducere kriminalitet i butikker og meget mere. Med enkle ord er dette teknologien, der scanner en persons ansigt for at godkende adgang eller udføre et sæt handlinger, den er designet til at udføre. I backend-enheden arbejder tonsvis af algoritmer og moduler med utrolige hastigheder for at udføre beregninger og matche ansigtsegenskaber (som former og polygoner) for at udføre vigtige opgaver.

Anatomien i en nøjagtig ansigtsgenkendelsesmodel

Ansigtsegenskaber og perspektiv

Ansigtsegenskaber og perspektiv

En persons ansigt ser anderledes ud end hver vinkel, profil og perspektiv. En maskine skal være i stand til nøjagtigt at fortælle, om det er den samme person, uanset om personen stirrer på enheden uanset et frontneutralt perspektiv eller lige nedenunder.

Masser af ansigtsudtryk

Masser af ansigtsudtryk

En model skal præcist fortælle, om en person smiler, rynker panden, græder eller stirrer ved at se på dem eller deres billeder. Det skal være i stand til at forstå, at øjnene kan se ens ud, når en person enten er overrasket eller bange og derefter opdager det nøjagtige udtryk fejlfrit.

Kommenter unikke ansigtsidentifikatorer

Kommenter unikke ansigtsidentifikatorer

Synlige differentiatorer som modermærker, ar, brandforbrændinger og mere er differentiatorer, der er unikke for enkeltpersoner og bør overvejes af AI-moduler for at træne og behandle ansigter bedre. Modeller skal være i stand til at opdage dem og tilskrive dem som ansigtsegenskaber og ikke bare springe dem over.

Facial Recognition Services fra Shaip

Uanset om du har brug for dataindsamling af ansigtsbillede (bestående af forskellige ansigtsegenskaber, perspektiver, udtryk) eller ansigtsbilleddata-annoteringstjenester (til tagging af synlig differentiator, ansigtsudtryk med passende metadata, dvs. smilende, rynkende pande osv.), Vores bidragydere fra hele globus kan imødekomme dine træningsdata behov hurtigt og i stor skala.

Ansigtsbilledsamling

Ansigtsbilledsamling

For at dit AI-system nøjagtigt skal levere resultater, skal det trænes med tusindvis af datasæt til ansigtsbillede. Jo mere volumen af ​​billeddata, jo bedre. Derfor kan vores netværk hjælpe dig med at skaffe millioner af datasæt, så dit ansigtsgenkendelsessystem trænes med de mest relevante, relevante og kontekstuelle data.

Vi forstår også, at din geografi, markedssegment og demografi kan være meget specifik. For at imødekomme alle dine behov leverer vi data om ansigtsbillede på tværs af forskellige etniciteter, aldersgrupper, løb og mere. Vi implementerer strenge retningslinjer for, hvordan ansigtsbilleder skal uploades til vores system med hensyn til opløsninger, filformater, belysning, udgør og mere. Dette giver os et ensartet udvalg af datasæt, der ikke kun er let at kompilere, men også træner.

Kommentar om ansigtsbillede

Kommentar om ansigtsbillede

Når du erhverver ansigtsbilleder af høj kvalitet, har du kun gennemført 50% af opgaven. Dine ansigtsgenkendelsessystemer vil stadig give dig meningsløse resultater (eller slet ingen resultater), når du føder erhvervede billedsdatasæt til dem. For at starte træningsprocessen skal du kommentere dit ansigtsbillede. Der er flere datapunkter til ansigtsgenkendelse, der skal markeres, bevægelser, der skal mærkes, følelser og udtryk, der skal kommenteres og mere.

Hos Shaip gør vi alt dette med præcision gennem vores teknikker til anerkendelse af ansigtsmærker. Alle indviklede detaljer og aspekter af ansigtsgenkendelse kommenteres for nøjagtighed af vores egne interne veteraner, der har været i AI-spektret i årevis.

Shaip Can

Kilde ansigtsbilleder

Kilde ansigtsbehandling
billeder

Træn ressourcer til mærkning af billeddata

Træn ressourcer til mærkning af billeddata

Gennemgå data for nøjagtighed & amp; Kvalitet

Gennemgå data for nøjagtighed og kvalitet

Indsend datafiler i aftalt format

Indsend datafiler i aftalt format

Vores team af eksperter kan indsamle og kommentere ansigtsbilleder på vores proprietære billedannotationsplatform, men de samme annotatorer efter en kort uddannelse kan også kommentere ansigtsbilleder på din interne billedannotationsplatform. Inden for et kort spænd vil de være i stand til at kommentere tusinder af ansigtsbilleder baseret på strenge specifikationer og med den ønskede kvalitet.

Brugssager om ansigtsgenkendelse

Uanset din idé eller markedssegment, har du brug for rigelige mængder data, der skal annoteres for at kunne trænes. Så vores løsninger vil perfekt opfylde dine behov og hjælpe med at fremskynde din time to market. For at få en hurtig idé om nogle af de brugssager, du kan nå ud til os, er her en liste.

  • At implementere ansigtsgenkendelsessystemer i bærbare enheder, IoT økosystemer og gør plads til avanceret sikkerhed og kryptering.
  • Til geografisk overvågning og sikkerhedsformål til overvågning af højt profilerede kvarterer, følsomme regioner af diplomater og mere.
  • At indarbejde nøglefri adgang til dine biler eller dine tilsluttede biler.
  • At køre målrettede annoncekampagner for dine produkter eller tjenester.
  • At gøre sundhedspleje mere tilgængelig og gøre EPJ'er interoperable ved at give adgang gennem ansigtstræk under nødsituationer og operationer.
  • At tilbyde personlige gæstfrihedstjenester til gæster ved at huske og profilere deres interesser, likes/dislikes, værelses- og madpræferencer osv.

Datasæt for ansigtsgenkendelse

Datasæt for ansigtsbilleder

12k billeder med variationer omkring hovedstilling, etnicitet, køn, baggrund, optagelsesvinkel, alder osv. med 68 skelsættende punkter

Datasæt for ansigtsbilleder

  • Brug Case: ansigtsgenkendelse
  • Format: Billeder
  • Volumen: 12,000 +
  • Kommentar: Vartegn-kommentar

Biometrisk datasæt

22k ansigtsvideodatasæt fra flere lande med flere poseringer til ansigtsgenkendelsesmodeller

Biometrisk datasæt

  • Brug Case: ansigtsgenkendelse
  • Format: video
  • Volumen: 22,000 +
  • Kommentar: Ingen

Gruppe af mennesker billeddatasæt

2.5k+ billeder fra 3,000+ personer. Datasæt indeholder billeder af en gruppe på 2-6 personer fra flere geografier

Gruppe af mennesker billeddatasæt

  • Brug Case: Billedgenkendelsesmodel
  • Format: Billeder
  • Volumen: 2,500 +
  • Kommentar: Ingen

Biometrisk maskerede videodatasæt

20k videoer af ansigter med masker til opbygning/træning af Spoof Detection AI-model

Biometrisk maskerede videodatasæt

  • Brug Case: Spoof Detection AI-model
  • Format: video
  • Volumen: 20,000 +
  • Kommentar: Ingen

vertikaler

Tilbyder ansigtsgenkendelse til flere brancher

Ansigtsgenkendelse er den nuværende raseri på tværs af segmenter, hvor unikke brugssager testes og rulles ud til implementeringer. Fra sporing af børnehandlere og implementering af bio-ID i organisationslokaler til at studere uregelmæssigheder, der kan gå uopdaget til det normale øje, hjælper ansigtsgenkendelse virksomheder og industrier på et utal af måder.

Autonome køretøjer

Automotive

Retail

Retail

Mode & forstærker; E-handel - billedmærkning

Marketing e-handel

Healthcare

Healthcare

Gæstfrihed

Gæstfrihed

Sikkerhed & amp; Forsvar

Sikkerhed og forsvar

Vores evne

Mennesker

Mennesker

Dedikerede og uddannede hold:

  • 7000+ samarbejdspartnere til dataindsamling, mærkning og kvalitetssikring
  • Godkendt projektledelsesteam
  • Erfaren produktudviklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team

Behandle

Behandle

Højeste proceseffektivitet sikres med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
  • Løbende forbedring og feedback

perron

perron

Den patenterede platform giver fordele:

  • Web-baseret ende-til-ende platform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Hurtigere TAT
  • Problemfri levering

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
google
microsoft
Cogknit
Drømmeri

Lad os diskutere dine træningsdata behov for ansigtsgenkendelsesmodeller

Ansigtsgenkendelse er en af ​​de integrerede komponenter i intelligent biometrisk sikkerhed, der sigter mod at bekræfte eller godkende en persons identitet. Som en teknologi bruges den til at fastslå, identificere og kategorisere mennesker i videoer, fotos og endda feeds i realtid.

Ansigtsgenkendelse fungerer ved at matche enkeltpersoners fangede ansigter med en relevant database. Processen starter med detektion, efterfulgt af en 2D- og 3D-analyse, billed-til-datakonvertering og til sidst matchmaking.

Ansigtsgenkendelse, som en opfindsom visuel identifikationsteknologi, er ofte det primære grundlag for oplåsning af smartphones og computere. Imidlertid er dens tilstedeværelse i retshåndhævelse, dvs. at hjælpe embedsmænd med at indsamle krusbilleder af de mistænkte og matche dem med databaser, også et eksempel.

Hvis du ser på mere målrettede eksempler, Amazons anerkendelse og Googles fotos er nogle af de bedste eksempler.

Hvis du planlægger at træne en vertikalspecifik AI-model med computervision, skal du først gøre den i stand til at identificere billeder og ansigter af enkeltpersoner og derefter starte overvåget læring ved at indføre nyere teknikker som semantik, segmentering og polygonannotering. Ansigtsgenkendelse er derfor springbrættet for træning af sikkerhedsspecifikke AI-modeller, hvor individuel identifikation prioriteres frem for objektdetektering.

Ansigtsgenkendelse kan være rygraden i flere intelligente systemer i den post-pandemiske æra. Fordelene omfatter forbedret detailoplevelse ved hjælp af Face Pay -teknologi, bedre bankoplevelse, reduceret kriminalitet i detailhandelen, hurtigere identifikation af savnede personer, forbedret patientpleje, nøjagtig tilstedeværelsessporing og mere.