ansigtsgenkendelse
AI -træningsdata til ansigtsgenkendelse
Optimer dine ansigtsgenkendelsesmodeller for nøjagtighed med de bedste billeddata
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
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
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
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 ansigtsbilleder (bestående af forskellige ansigtstræk, perspektiver, udtryk eller følelser) eller annoteringstjenester for ansigtsbillededata (til tagging af synlig differentiator, ansigtsudtryk med passende metadata, f.eks. smilende, rynkende pander osv.), er vores bidragydere fra over hele kloden kan opfylde dine behov for træningsdata hurtigt og i stor skala.
Ansigtsbilledsamling
For at dit AI-system kan levere nøjagtige resultater, skal det trænes med tusindvis af menneskelige ansigtsdatasæt. Jo mere mængden af billeddata, jo bedre. Det er derfor, vores netværk kan hjælpe dig med at hente millioner af datasæt, så dit ansigtsgenkendelsessystem er trænet med de mest passende, relevante og kontekstuelle data. Vi forstår også, at din geografi, markedssegment og demografi kan være meget specifikke. For at imødekomme alle dine behov leverer vi ansigtsbillededata på tværs af forskellige etniciteter, aldersgrupper, racer og mere. Vi implementerer strenge retningslinjer for, hvordan ansigtsbilleder skal uploades til vores system med hensyn til opløsninger, filformater, belysning, positurer og mere. Dette giver os et ensartet udvalg af datasæt, der ikke kun er nemt at kompilere, men også træne.
Kommentar om ansigtsbillede
Når du erhverver ansigtsbilleder af høj kvalitet, har du kun udført 50 % af opgaven. Dine ansigtsgenkendelsessystemer ville stadig give dig meningsløse resultater (eller slet ingen resultater), når du indlæser erhvervede billeddatasæt i dem. For at starte træningsprocessen skal du få dit ansigtsbillede kommenteret. Der er flere ansigtsgenkendelsesdatapunkter, 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 ansigtsgenkendelse. Alle indviklede detaljer og aspekter af ansigtsgenkendelse er kommenteret for nøjagtighed af vores egne interne veteraner, som har været i AI-spektret i årevis.
Shaip Can
Kilde ansigtsbehandling
billeder
Træn ressourcer til mærkning af billeddata
Gennemgå data for nøjagtighed og kvalitet
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.
Ansigtsgenkendelsesdatasæt / Ansigtsgenkendelsesdatasæt
Ansigts vartegn datasæt
12k billeder med variationer omkring hovedstilling, etnicitet, køn, baggrund, optagelsesvinkel, alder osv. med 68 skelsættende punkter
- Brug Case: ansigtsgenkendelse
- Format: Billeder
- Volumen: 12,000 +
- Kommentar: Vartegn-kommentar
Biometrisk datasæt
22k ansigtsvideodatasæt fra flere lande med flere poseringer til ansigtsgenkendelsesmodeller
- 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
- 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
- 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.
Automotive
Healthcare
Retail
Gæstfrihed
Marketing e-handel
Sikkerhed og forsvar
Vores evne
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til dataindsamling, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
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
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
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
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Anbefalede ressourcer
Købervejledning
Billedanmærkning og mærkning til computervision
Computersyn handler om at give mening om den visuelle verden til at træne computersynsapplikationer. Dens succes koger helt ned til det, vi kalder billednotering - den grundlæggende proces bag teknologien, der får maskiner til at træffe intelligente beslutninger, og det er netop det, vi skal diskutere og udforske.
Blog
Hvordan dataindsamling spiller en afgørende rolle i udviklingen af ansigtsgenkendelsesmodeller
Mennesker er dygtige til at genkende ansigter, men vi fortolker også udtryk og følelser helt naturligt. Forskning siger, at vi kan identificere personligt kendte ansigter inden for 380 ms efter præsentation og 460 ms for ukendte ansigter. Men denne iboende menneskelige kvalitet har nu en konkurrent inden for kunstig intelligens og computersyn.
Blog
Hvad er AI-billedgenkendelse, og hvordan fungerer det?
Mennesker har den medfødte evne til at skelne og præcist identificere objekter, mennesker og steder fra fotografier. Dog har computere ikke mulighed for at klassificere billeder. Alligevel kan de trænes til at fortolke visuel information ved hjælp af computersynsapplikationer og billedgenkendelsesteknologi.
Fremhævede klienter
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Lad os diskutere dine træningsdata behov for ansigtsgenkendelsesmodeller
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
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.