препознавање на лицето
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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 прикажат илјадници слики на лицето врз основа на строги спецификации и со посакуваниот квалитет.
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.
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. |
12 илјади слики со варијации околу позата на главата, етничката припадност, полот, позадината, аголот на снимање, возраста итн. со 68 значајни точки
22k сет на видео за лице од повеќе земји со повеќе пози за модели за препознавање лице
2.5 илјади+ слики од 3,000+ луѓе. Збирката на податоци содржи слики од група од 2-6 луѓе од повеќе географски области
20 илјади видеа со лица со маски за градење/обучување на модел со вештачка интелигенција за откривање измама
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.
Зголемете ги способностите за автономно возење со збирки податоци за препознавање лице дизајнирани за следење на возачот и безбедносни системи во автомобилот
Подобрете го искуството на клиентите со сетови на податоци за препознавање лице за персонализирани услуги во продавницата и непречени процеси на наплата.
Обезбедете персонализирани искуства за купување и подобрете ја автентикацијата на клиентите во платформите за е-трговија.
Овозможете ја идентификацијата и дијагностичката точност на пациентот со специјализирани збирки податоци за препознавање лице за здравствени апликации
Подигнете ги услугите на гостите со збирки податоци за препознавање лице за непречено пријавување и персонализирани искуства во гостопримството.
Зајакнете ги безбедносните мерки со сетови на податоци за препознавање лица оптимизирани за надзор, откривање закани и одбранбени апликации.
Посветени и обучени тимови:
Највисоката ефикасност на процесот е обезбедена со:
Патентираната платформа нуди предности:
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.
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.
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.
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
Препознавањето на лица е биометриска технологија која го идентификува или потврдува идентитетот на една личност преку анализа на уникатни црти на лицето од слики или видеа.
Работи со снимање слика, анализа на црти на лицето и нивно споредување со база на податоци за да се идентификува или потврди лицето.
Препознавањето на лица е од суштинско значење за проектите со вештачка интелигенција/машинско учење бидејќи овозможува апликации како што се безбедност, автентикација и персонализирани искуства на клиентите.
Индустриите како што се безбедноста, здравството, малопродажбата, автомобилската индустрија и угостителството ги користат овие збирки на податоци за апликации како што се надзор, контрола на пристап и персонализација.
Збирките податоци се собираат од различни извори, обезбедувајќи репрезентативност низ демографските групи, возрасните групи и условите на осветлување.
Анотацијата вклучува означување на црти на лицето, изрази и уникатни идентификатори како лузни и бенки за прецизна обука за вештачка интелигенција.
Да, сите податочни групи се во согласност со глобалните стандарди за приватност како што е GDPR и гарантираат дека податоците се анонимизирани и етички набавени.
Да, множествата податоци можат да бидат прилагодени за специфични демографски податоци, индустрии или услови врз основа на барањата на проектот.
Квалитетот е обезбеден преку строги упатства за резолуција на сликата, осветлување и стручна валидација за точност и конзистентност.
Да, множествата податоци се скалабилни и можат да поддржат проекти од која било големина со милиони слики.
Збирките податоци се обезбедени во стандардни формати со метаподатоци, што ги олеснува интегрирањето во работните процеси со вештачка интелигенција.
Достапни се флексибилни опции за лиценцирање, вклучувајќи готови или прилагодени збирки на податоци.
Цената зависи од големината, прилагодувањето и потребите за лиценцирање на базата на податоци. Контактирајте не за најдобра понуда.
Роковите за испорака варираат во зависност од големината и сложеноста на проектот, но се дизајнирани ефикасно да ги исполнат роковите.
Тие ја подобруваат точноста на моделот со вештачка интелигенција преку обезбедување висококвалитетни, разновидни податоци што овозможуваат сигурно препознавање на лица во различни услови.
