препознавање на лицето
Податоци за обука за вештачка интелигенција за препознавање лице
Оптимизирајте ги вашите модели за препознавање лице за прецизност со податоци за слики со најдобар квалитет
Денес, ние сме на почетокот на механизмот од следната генерација, каде што нашите лица се нашите шифри. Преку препознавање на уникатните карактеристики на лицето, машините можат да откријат дали лицето што се обидува да пристапи до уред е овластено, да ги усогласат снимките од видео надзор со вистинските слики за да ги следат престапниците и неплаќачите, да го намалат криминалот во продавниците на мало и многу повеќе. Со едноставни зборови, ова е технологијата што го скенира лицето на поединецот за да овласти пристап или да изврши збир на дејства што е дизајниран да ги изврши. Во заднината, тони алгоритми и модули работат со огромна брзина за да се извршат пресметки и да се совпаднат карактеристиките на лицето (како форми и полигони) за да се исполнат клучните задачи.
Анатомија на точен модел за препознавање лице
Карактеристики на лицето и перспектива
Лицето на една личност изгледа различно од секој агол, профил и перспектива. Машината треба да може прецизно да препознае дали е истата личност без разлика дали поединецот зјапа во уредот без разлика од перспектива пред-неутрална или десно-долу перспектива.
Мноштво изрази на лицето
Манекенката мора прецизно да каже дали личноста се смешка, намуртена, плаче или зјапа гледајќи во нив или во нивните слики. Треба да може да разбере дека очите би можеле да изгледаат исто кога личноста е или изненадена или исплашена, а потоа да го открие прецизниот израз без грешки.
Наведете уникатни идентификатори на лицето
Видливите диференцијатори како бенки, лузни, изгореници од пожар и повеќе се диференцијатори кои се единствени за поединци и треба да се земат предвид од модулите за вештачка интелигенција за подобро да се обучуваат и обработуваат лицата. Моделите треба да бидат способни да ги детектираат и да ги припишат како црти на лицето, а не само да ги прескокнуваат
Услуги за препознавање лица од Шаип
Без разлика дали ви треба собирање податоци за слики од лице (составено од различни карактеристики на лицето, перспективи, изрази или емоции), или услуги за прибелешки за податоци за слики на лицето (за означување на видливиот диференцијатор, изрази на лицето со соодветни метаподатоци, т.е. насмевка, намуртено, итн.), нашите соработници од ширум светот може да ги задоволи вашите потреби за податоци за обука брзо и во обем.
Колекција на слики од лице
За да може вашиот систем за вештачка интелигенција прецизно да дава резултати, треба да биде обучен со илјадници збирки податоци за човечки лица. Колку е поголем обемот на податоците за сликата на лицето, толку подобро. Затоа нашата мрежа може да ви помогне да набавите милиони збирки на податоци, така што вашиот систем за препознавање лице е обучен со најсоодветните, релевантни и контекстуални податоци. Разбираме и дека вашата географија, пазарен сегмент и демографија може да бидат многу специфични. За да ги задоволиме сите ваши потреби, обезбедуваме приспособени податоци за слики на лица за различни етникуми, возрасни групи, раси и многу повеќе. Употребуваме строги упатства за тоа како сликите на лицето треба да се прикачат на нашиот систем во однос на резолуциите, форматите на датотеки, осветлувањето, позите и многу повеќе.
Прибелешка за слика на лице
Кога добивате квалитетни слики од лице, сте завршиле само 50% од задачата. Вашите системи за препознавање лице сè уште ќе ви дадат бесмислени резултати (или воопшто нема резултати) кога ќе ги внесете стекнатите збирки на податоци на слики во нив. За да го започнете процесот на тренирање, треба да ја напишете сликата на вашето лице. Постојат неколку точки со податоци за препознавање лице што треба да се означат, гестови што треба да се означат, емоции и изрази што треба да се прибележат и многу повеќе. Во Шаип, можеме да ви помогнеме со прибелешките на лицето со нашите техники за препознавање на обележја на лицето. Сите сложени детали и аспекти на препознавањето на лицето се забележани за точност од нашите ветерани во куќата, кои со години се вклучени во спектарот на вештачка интелигенција.
Шаип може
Извор на лицето
слики
Обучете ги ресурсите за означување на податоците од сликата
Прегледајте ги податоците за точност и квалитет
Поднесете датотеки со податоци во договорен формат
Нашиот тим од експерти може да собира и нотира слики на лицето на нашата неслободна платформа за прибелешки на слики, меѓутоа, истите анотатори по кратка обука можат да ги прибележат и сликите на лицето на вашата внатрешна платформа за прибелешки за слики. За краток временски период, тие ќе можат да прибележат илјадници слики на лицето врз основа на строги спецификации и со посакуваниот квалитет. ТЕ
Случаи за употреба за препознавање лице
Без оглед на вашата идеја или сегмент на пазарот, ќе ви требаат изобилство на податоци што треба да се наведат за да се обучуваат. За да добиете брза идеја за некои од случаите за употреба што би можеле да ни се обратите, еве список.
- Да се имплементираат системи за препознавање лице во преносливи уреди, IoT екосистемите и отворете пат за напредна безбедност и шифрирање.
- За географски надзор и безбедносни цели за следење на населби од висок профил, чувствителни региони на дипломати итн.
- За да вклучите пристап без клуч до вашите автомобили или поврзани автомобили.
- За водење насочени рекламни кампањи за вашите производи или услуги.
- Направете ја здравствената заштита подостапна
- Понудете персонализирани услуги за гостопримство на гостите со сеќавање и профилирање на нивните интереси, допаѓања/недопаѓања, преференции за соба и храна итн.
Разновидна колекција на податоци за препознавање лице за подобрување на моделите со вештачка интелигенција
Позадина
Во обид да се подобри точноста и разновидноста на моделите за препознавање лице управувани со вештачка интелигенција, започна сеопфатен проект за собирање податоци. Проектот се фокусираше на собирање разновидни слики и видеа на лицето од различни етникуми, возрасни групи и услови на осветлување. Податоците беа прецизно организирани во неколку различни збирки на податоци, од кои секоја служи специфични случаи на употреба и индустриски барања.
Преглед на збир на податоци
детали за | Користете го случајот 1 | Користете го случајот 2 | Користете го случајот 3 |
---|---|---|---|
Користете дело | Историски слики од 15,000 уникатни теми | Слики на лицето на 5,000 уникатни субјекти | Слики од 10,000 уникатни теми |
Цел | Да се изгради робусна база на податоци од историски слики на лицето за напредна обука за модели со вештачка интелигенција. | Да се создаде разновидна база на податоци за лица специјално за индискиот и азискиот пазар. | Да се соберат широк спектар на слики на лицето кои доловуваат различни агли и изрази. |
Состав на збирка на податоци | Предмети: 15,000 уникатни поединци. Поени на податоци: Секој предмет обезбеди 1 слика за запишување + 15 историски слики. Дополнителни податоци: 2 видеа (внатрешно и надворешно) кои снимаат движења на главата за 1,000 субјекти. | Предмети: 5,000 уникатни поединци. | Предмети: 10,000 уникатни поединци Поени на податоци: Секој предмет обезбеди 15-20 слики, покривајќи повеќе агли и изрази. |
Етничка припадност и демографија | Етничка поделба: Црна (35%), Источна Азија (42%), Јужна Азија (13%), бела (10%). Пол: 50% женски, 50% машки. Возрасен опсег: Сликите покриваат до последните 10 години од животот на секој субјект, фокусирајќи се на поединци на возраст од 18+ години. | Етничка поделба: Индиец (50%), Азија (20%), Црн (30%). Возрасен опсег: Од 18 до 60 години. Полова распределба: 50% женски, 50% машки. | Етничка поделба: Кинеска етничка припадност (100%). Пол: 50% женски, 50% машки. Возрасен опсег: 18-26 години. |
Волумен | 15,000 уписни слики, 300,000+ историски слики и 2,000 видеа | 35 селфи по предмет, вкупно 175,000 слики. | 150,000 – 200,000 слики. |
стандарди за квалитет | Слики со висока резолуција (1920 x 1280), со строги упатства за осветлување, израз на лицето и јасност на сликата. | Различни позадини и облека, без разубавување на лицето и постојан квалитет на сликата низ сетот на податоци. | Слики со висока резолуција (2160 x 3840 пиксели), прецизен сооднос на портрети и различни агли и изрази. |
детали за | Користете го случајот 4 | Користете го случајот 5 | Користете го случајот 6 |
---|---|---|---|
Користете дело | Слики од 6,100 уникатни теми (шест човечки емоции) | Слики од 428 уникатни теми (9 сценарија за осветлување) | Слики од 600 уникатни теми (збирка заснована на етничка припадност) |
Цел | Да се соберат слики на лицето кои прикажуваат шест различни човечки емоции за системи за препознавање емоции. | Да снимате слики од лицето под различни услови на осветлување за обука на модели со вештачка интелигенција. | Да се создаде база на податоци што ја доловува различноста на етничките припадности за подобрени перформанси на моделот со вештачка интелигенција. |
Состав на збирка на податоци | Предмети: 6,100 лица од Источна и Јужна Азија. Поени на податоци: 6 слики по предмет, секоја претставува различна емоција. Етничка поделба: Јапонски (9,000 слики), корејски (2,400), кинески (2,400), југоисточни азиски (2,400), јужноазиски (2,400). | Предмети: 428 индиски поединци. Поени на податоци: 160 слики по предмет во 9 различни услови на осветлување. | Предмети: 600 уникатни поединци од различно етничко потекло. Етничка поделба: Африканец (967 слики), Блискиот Исток (81), Индијанци (1,383), Јужна Азија (738), Југоисточна Азија (481). Возрасен опсег: Од 20 до 70 години. |
Волумен | 18,600 слики | 74,880 слики | 3,752 слики |
стандарди за квалитет | Строги упатства за видливоста на лицето, осветлувањето и конзистентноста на изразот. | Јасни слики со постојано осветлување и балансирана претстава на возраста и полот. | Слики со висока резолуција со фокус на етничката разновидност и конзистентност низ сетот на податоци. |
Збирки на податоци за препознавање лице / Збир на податоци за откривање лице
Збирка податоци за обележје на лице
12 илјади слики со варијации околу позата на главата, етничката припадност, полот, позадината, аголот на снимање, возраста итн. со 68 значајни точки
- Користете Случај: препознавање на лицето
- Формат: Слики
- Обем: 12,000 +
- Коментари: Обележје на обележје
Збир на биометриски податоци
22k сет на видео за лице од повеќе земји со повеќе пози за модели за препознавање лице
- Користете Случај: препознавање на лицето
- Формат: video
- Обем: 22,000 +
- Коментари: Не
Збир на податоци со слики од група луѓе
2.5 илјади+ слики од 3,000+ луѓе. Збирката на податоци содржи слики од група од 2-6 луѓе од повеќе географски области
- Користете Случај: Модел за препознавање слика
- Формат: Слики
- Обем: 2,500 +
- Коментари: Не
Збир на податоци со биометриски маскирани видеа
20 илјади видеа со лица со маски за градење/обучување на модел со вештачка интелигенција за откривање измама
- Користете Случај: Модел со вештачка интелигенција за откривање измама
- Формат: video
- Обем: 20,000 +
- Коментари: Не
Вертикали
Нуди податоци за обука за препознавање лица на повеќе индустрии
Препознавањето на лицето е моменталниот бес низ сегментите, каде што се тестираат уникатни случаи на употреба и се користат за имплементација. Од следење трговци со деца и распоредување на био ID во просториите на организацијата до проучување на аномалии кои би можеле да останат неоткриени за нормалното око, препознавањето на лицето им помага на бизнисите и индустриите на огромен број начини.
автомобилски
Зголемете ги способностите за автономно возење со збирки податоци за препознавање лице дизајнирани за следење на возачот и безбедносни системи во автомобилот
Трговија на мало
Подобрете го искуството на клиентите со сетови на податоци за препознавање лице за персонализирани услуги во продавницата и непречени процеси на наплата.
e-commerce
Обезбедете персонализирани искуства за купување и подобрете ја автентикацијата на клиентите во платформите за е-трговија.
Здравствена заштита
Овозможете ја идентификацијата и дијагностичката точност на пациентот со специјализирани збирки податоци за препознавање лице за здравствени апликации
Угостителство
Подигнете ги услугите на гостите со збирки податоци за препознавање лице за непречено пријавување и персонализирани искуства во гостопримството.
Безбедност и одбрана
Зајакнете ги безбедносните мерки со сетови на податоци за препознавање лица оптимизирани за надзор, откривање закани и одбранбени апликации.
Нашата способност
Луѓе
Посветени и обучени тимови:
- 30,000+ соработници за создавање податоци, етикетирање и квалитетна заштита
- Тим за управување со проекти со овластување
- Искусен тим за развој на производи
- Тим за извори на базен на таленти и вградување
Процесот на
Највисоката ефикасност на процесот е обезбедена со:
- Робустен 6 Сигма Сцена-Порта процес
- Посветен тим од црни појаси од 6 Сигма – сопственици на клучни процеси и усогласеност со квалитетот
- Континуирано подобрување и јамка за повратни информации
Платформа
Патентираната платформа нуди предности:
- Веб-базирана платформа од крај до крај
- Беспрекорен квалитет
- Побрз TAT
- Беспрекорна испорака
Луѓе
Посветени и обучени тимови:
- 30,000+ соработници за создавање податоци, етикетирање и квалитетна заштита
- Тим за управување со проекти со овластување
- Искусен тим за развој на производи
- Тим за извори на базен на таленти и вградување
Процесот на
Највисоката ефикасност на процесот е обезбедена со:
- Робустен 6 Сигма Сцена-Порта процес
- Посветен тим од црни појаси од 6 Сигма – сопственици на клучни процеси и усогласеност со квалитетот
- Континуирано подобрување и јамка за повратни информации
Платформа
Патентираната платформа нуди предности:
- Веб-базирана платформа од крај до крај
- Беспрекорен квалитет
- Побрз TAT
- Беспрекорна испорака
Препорачани ресурси
Упатство за купувачот
Прибелешка и означување на слики за компјутерска визија
Компјутерската визија е сè за правење смисла на визуелниот свет за обука на апликации за компјутерска визија. Неговиот успех целосно се сведува на она што ние го нарекуваме прибелешка на слики - основниот процес зад технологијата што ги тера машините да донесуваат интелигентни одлуки и токму тоа ќе го дискутираме и истражуваме.
Блог
Како собирањето податоци игра клучна улога во развојот на модели за препознавање лице
Луѓето се вешти во препознавање на лица, но ние исто така ги толкуваме изразите и емоциите сосема природно. Истражувањето вели дека можеме да идентификуваме лично познати лица во рок од 380 ms по презентацијата и 460 ms за непознати лица. Сепак, овој суштински човечки квалитет сега има конкурент во вештачката интелигенција и компјутерската визија.
Блог
Што е препознавање слика со вештачка интелигенција и како функционира?
Човечките суштества имаат вродена способност да разликуваат и прецизно да идентификуваат предмети, луѓе и места од фотографии. Сепак, компјутерите немаат можност за класифицирање на слики. Сепак, тие можат да бидат обучени да интерпретираат визуелни информации користејќи апликации за компјутерска визија и технологија за препознавање слики.
Избрани клиенти
Зајакнување на тимовите да градат водечки светски производи за вештачка интелигенција.
Ајде да разговараме за вашите потреби за податоци за обука за модели за препознавање лице
Најчесто поставувани прашања (FAQ)
Препознавањето на лицето е една од интегралните компоненти на интелигентната биометриска безбедност, насочена кон потврдување или автентичност на идентитетот на една личност. Како технологија, се користи за утврдување, идентификување и категоризирање на луѓето во видеа, фотографии, па дури и доводи во реално време.
Препознавањето на лицето функционира со усогласување на снимените лица на поединци со соодветната база на податоци. Процесот започнува со откривање, а потоа следи 2D и 3D анализа, конверзија од слика во податоци и на крајот склопување.
Препознавањето на лицето, како инвентивна технологија за визуелно идентификување, често е примарна основа за отклучување на паметни телефони и компјутери. Сепак, неговото присуство во органите за спроведување на законот, т.е. помагање на службениците да соберат снимки од шолји од осомничените и да ги усогласат со базите на податоци, исто така се квалификува како пример.
Ако планирате да тренирате вертикално-специфичен модел на вештачка интелигенција со компјутерска визија, прво мора да го направите способен да идентификува слики и лица на поединци, а потоа да започнете надгледувано учење преку хранење со понови техники како семантика, сегментација и прибелешка од полигони. Оттука, препознавањето на лицето е отскочна штица за обука на модели на вештачка интелигенција специфични за безбедноста, каде што индивидуалната идентификација има приоритет пред откривањето на објекти.
Препознавањето на лицето може да биде столбот на неколку интелигентни системи во ерата по пандемијата. Придобивките вклучуваат подобрено малопродажно искуство со користење на технологијата Face Pay, подобро банкарско искуство, намалени стапки на криминал во малопродажбата, побрза идентификација на исчезнатите лица, подобрена грижа за пациентите, прецизно следење на присуство и многу повеќе.
Ги приспособуваме нашите збирки на податоци за да ги задоволиме специфичните потреби на различни индустрии, како што се автомобилската индустрија, малопродажбата, здравствената заштита и безбедноста, осигурувајќи дека податоците се усогласуваат со барањата и апликациите специфични за индустријата.
Ние се придржуваме до строгите стандарди за приватност на податоците и се усогласуваме со глобалните регулативи, како што е GDPR, обезбедувајќи дека сите податоци за препознавање лица се етички извори и анонимизирани по потреба.
Нашите збирки на податоци се одликуваат со нивната разновидност, приспособливост и висококвалитетни прибелешки, што ги прави идеални за обука на прецизни и сигурни модели за препознавање лице во различни индустрии.