- Какво правим
-
-
-
Специалност
-
-
-
- Готови данни
-
- Решения
- платформа
- Компанията
Разпознаване на лице
Оптимизирайте моделите си за разпознаване на лица за точност с най-качествените данни за изображението
Днес ние сме в зората на механизма от следващо поколение, където нашите лица са нашите пароли. Чрез разпознаването на уникални черти на лицето машините могат да открият дали лицето, което се опитва да получи достъп до устройство, е упълномощено, да съпоставят кадрите от видеонаблюдението с действителни изображения, за да проследят престъпници и нарушители, да намалят престъпността в магазините за търговия на дребно и др. С прости думи, това е технологията, която сканира лицето на дадено лице, за да разреши достъп или да изпълни набор от действия, които е предназначен да извърши. В задната част множество алгоритми и модули работят с главоломна скорост, за да извършат изчисления и да съпоставят черти на лицето (като форми и многоъгълници), за да изпълнят важни задачи.
Лицето на човек изглежда различно от всеки ъгъл, профил и гледна точка. Машината трябва да може точно да определи дали това е едно и също лице, независимо дали индивидът се взира в устройството, независимо от неутрална предна или дясно отдолу перспектива.
Моделът трябва точно да каже дали човек се усмихва, намръщи, плаче или се взира, като гледа в него или техните изображения. Трябва да може да разбере, че очите могат да изглеждат по същия начин, когато човек е или изненадан, или уплашен, и след това да открие точния израз без грешка.
Видимите диференциатори като бенки, белези, изгаряния от огън и много други са уникални за отделните хора и трябва да бъдат взети предвид от модулите за изкуствен интелект, за да обучават и обработват лицата по-добре. Моделите трябва да могат да ги откриват и да ги приписват като черти на лицето, а не просто да ги пропускат.
Независимо дали имате нужда от събиране на данни за изображения на лица (състоящи се от различни черти на лицето, перспективи, изражения или емоции) или услуги за анотиране на данни за изображения на лица (за маркиране на видим диференциатор, изражения на лицето с подходящи метаданни, т.е. усмихнати, намръщени и т.н.), нашите сътрудници от по целия свят може да отговори на вашите нужди от данни за обучение бързо и в мащаб.
За да може вашата AI система да предоставя точно резултати, тя трябва да бъде обучена с хиляди набори от данни за човешки лица. Колкото по-голям е обемът на данните за изображението на лицето, толкова по-добре. Ето защо нашата мрежа може да ви помогне да получите милиони набори от данни, така че вашата система за лицево разпознаване да бъде обучена с най-подходящите, подходящи и контекстуални данни. Също така разбираме, че вашата география, пазарен сегмент и демография могат да бъдат много специфични. За да отговорим на всичките ви нужди, ние предоставяме персонализирани данни за изображения на лица за различни етноси, възрастови групи, раси и др. Ние прилагаме строги насоки за това как изображенията на лица трябва да се качват в нашата система по отношение на разделителни способности, файлови формати, осветление, пози и др.
Когато получите качествени изображения на лица, вие сте изпълнили само 50% от задачата. Вашите системи за лицево разпознаване пак ще ви дадат безсмислени резултати (или никакви резултати), когато подадете получени набори от данни за изображения в тях. За да започнете процеса на обучение, трябва да анотирате изображението на лицето си. Има няколко точки с данни за разпознаване на лица, които трябва да бъдат маркирани, жестове, които трябва да бъдат маркирани, емоции и изражения, които трябва да бъдат пояснени и други. В Shaip можем да ви помогнем с анотирани изображения на лицето с нашите техники за разпознаване на лицеви ориентири. Всички сложни детайли и аспекти на лицевото разпознаване са анотирани за точност от нашите собствени вътрешни ветерани, които са в спектъра на ИИ от години.
Нашият екип от експерти може да събира и анотира изображения на лица на нашата собствена платформа за анотация на изображения, но същите анотатори след кратко обучение могат също да коментират изображения на лица на вашата вътрешна платформа за анотиране на изображения. В рамките на кратък период те ще могат да анотират хиляди изображения на лицето въз основа на строги спецификации и с желаното качество.
Независимо от вашата идея или пазарен сегмент, ще ви трябват изобилни обеми от данни, които трябва да бъдат анотирани за възможност за обучение. За да получите бърза представа за някои от случаите на използване, с които можете да се свържете с нас, ето списък.
История
В опит да се повиши точността и разнообразието на моделите за лицево разпознаване, управлявани от AI, беше иницииран цялостен проект за събиране на данни. Проектът се фокусира върху събирането на различни изображения на лица и видеоклипове от различни етноси, възрастови групи и условия на осветление. Данните бяха щателно организирани в няколко отделни набора от данни, всеки от които обслужваше конкретни случаи на употреба и изисквания на индустрията.
Преглед на набора от данни
| Детайли | Случай на използване 1 | Случай на използване 2 | Случай на използване 3 |
|---|---|---|---|
| Използвайте делото | Исторически изображения на 15,000 XNUMX уникални обекта | Снимки на лица на 5,000 уникални субекта | Изображения на 10,000 XNUMX уникални обекта |
| Цел | За изграждане на стабилен набор от данни от исторически изображения на лица за усъвършенствано обучение на AI модели. | За създаване на разнообразен набор от данни за лицето специално за индийския и азиатския пазар. | За събиране на голямо разнообразие от изображения на лица, улавящи различни ъгли и изражения. |
| Състав на набор от данни | теми: 15,000 XNUMX уникални индивида. Точки за данни: Всеки субект предостави 1 изображение за записване + 15 исторически изображения. Допълнителни данни: 2 видеоклипа (на закрито и на открито), заснемащи движения на главата за 1,000 субекта. | теми: 5,000 XNUMX уникални индивида. | теми: 10,000 XNUMX уникални индивида Точки за данни: Всеки субект предостави 15-20 изображения, покриващи множество ъгли и изражения. |
| Етническа принадлежност и демография | Етническа разбивка: Черен (35%), източноазиатски (42%), южноазиатски (13%), бял (10%). Пол: 50% Жена, 50% Мъж. Възрастова група: Изображенията обхващат до последните 10 години от живота на всеки субект, като се фокусират върху лица на възраст над 18 години. | Етническа разбивка: индийски (50%), азиатски (20%), черен (30%). Възрастова група: 18 до 60 години. Разпределение по пол: 50% жени, 50% мъже. | Етническа разбивка: Китайски етнос (100%). Пол: 50% Жена, 50% Мъж. Възрастова група: 18-26 години. |
| Размер | 15,000 300,000 изображения за записване, 2,000 XNUMX+ исторически изображения и XNUMX видеоклипа | 35 селфита на обект, общо 175,000 XNUMX изображения. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX изображения. |
| Стандарти за качество | Изображения с висока разделителна способност (1920 x 1280), със стриктни указания за осветление, изражение на лицето и яснота на изображението. | Разнообразен произход и облекло, без разкрасяване на лицето и постоянно качество на изображението в целия набор от данни. | Изображения с висока разделителна способност (2160 x 3840 пиксела), прецизно портретно съотношение и разнообразни ъгли и изражения. |
| Детайли | Случай на използване 4 | Случай на използване 5 | Случай на използване 6 |
|---|---|---|---|
| Използвайте делото | Изображения на 6,100 уникални обекта (шест човешки емоции) | Изображения на 428 уникални обекта (9 сценария за осветление) | Изображения на 600 уникални обекта (колекция, базирана на етническа принадлежност) |
| Цел | За събиране на изображения на лица, изобразяващи шест различни човешки емоции за системи за разпознаване на емоции. | За заснемане на изображения на лица при различни условия на осветление за обучение на AI модели. | За създаване на набор от данни, който улавя разнообразието от етноси за подобрена производителност на AI модела. |
| Състав на набор от данни | теми: 6,100 индивида от Източна и Южна Азия. Точки за данни: 6 изображения на обект, всяко представящо различна емоция. Етническа разбивка: Японски (9,000 изображения), корейски (2,400), китайски (2,400), югоизточноазиатски (2,400), южноазиатски (2,400). | теми: 428 индийци. Точки за данни: 160 изображения на обект при 9 различни условия на осветеност. | теми: 600 уникални индивида от различен етнически произход. Етническа разбивка: Африка (967 изображения), Близкия изток (81), индианец (1,383), южноазиатски (738), югоизточен азиатски (481). Възрастова група: 20 до 70 години. |
| Размер | 18,600 изображения | 74,880 изображения | 3,752 изображения |
| Стандарти за качество | Строги указания относно видимостта на лицето, осветлението и последователността на изражението. | Ясни изображения с постоянно осветление и балансирано представяне на възраст и пол. | Изображения с висока разделителна способност с фокус върху етническото многообразие и последователност в набора от данни. |
12k изображения с вариации около поза на главата, етническа принадлежност, пол, фон, ъгъл на заснемане, възраст и т.н. с 68 ориентировъчни точки
22k набор от данни за лицеви видео от множество страни с множество пози за модели за лицево разпознаване
2.5k+ изображения от 3,000+ души. Наборът от данни съдържа изображения на група от 2-6 души от различни географски региони
20 XNUMX видеоклипа на лица с маски за изграждане/обучение на AI модел за откриване на измама
Предлагане на данни за обучение за лицево разпознаване на множество индустрии
Разпознаването на лица е настоящата ярост в сегментите, където уникални случаи на употреба се тестват и разгръщат за внедряване. От проследяване на трафиканти на деца и внедряване на био идентификация в помещенията на организацията до изучаване на аномалии, които могат да останат незабелязани за нормалното око, разпознаването на лица помага на бизнеса и индустриите по безброй начини.
Увеличете възможностите за автономно шофиране с набори от данни за лицево разпознаване, предназначени за наблюдение на водача и системи за безопасност в автомобила
Подобрете изживяването на клиентите с набори от данни за разпознаване на лица за персонализирани услуги в магазина и безпроблемни процеси на плащане.
Осигурете персонализирано пазаруване и подобрете удостоверяването на клиентите в платформите за електронна търговия.
Увеличете идентификацията на пациентите и диагностичната точност със специализирани набори от данни за разпознаване на лица за приложения в здравеопазването
Подобрете услугите за гости с набори от данни за разпознаване на лица за безпроблемно настаняване и персонализирани изживявания в гостоприемството.
Укрепете мерките за сигурност с набори от данни за лицево разпознаване, оптимизирани за приложения за наблюдение, откриване на заплахи и защитни приложения.
Специализирани и обучени екипи:
Най-високата ефективност на процеса се осигурява с:
Патентованата платформа предлага предимства:
Специализирани и обучени екипи:
Най-високата ефективност на процеса се осигурява с:
Патентованата платформа предлага предимства:
Компютърното зрение е свързано с осмисляне на визуалния свят за обучение на приложения за компютърно зрение. Успехът му изцяло се свежда до това, което наричаме анотация на изображения – основният процес, който стои зад технологията, която кара машините да вземат интелигентни решения и точно това ще обсъдим и изследваме.
Хората са умели в разпознаването на лица, но също така интерпретираме израженията и емоциите съвсем естествено. Изследванията показват, че можем да идентифицираме лично познати лица в рамките на 380 ms след представяне и 460 ms за непознати лица. Въпреки това, това присъщо човешко качество сега има конкурент в областта на изкуствения интелект и компютърното зрение.
Човешките същества имат вродената способност да различават и прецизно идентифицират обекти, хора и места от снимки. Компютрите обаче не разполагат с възможност за класифициране на изображения. И все пак те могат да бъдат обучени да интерпретират визуална информация с помощта на приложения за компютърно зрение и технология за разпознаване на изображения.
Овластяване на екипи за изграждане на водещи в света продукти за изкуствен интелект.
Нека обсъдим вашите нужди от данни за обучение за модели за разпознаване на лица
Разпознаването на лица е един от неразделните компоненти на интелигентната биометрична сигурност, насочена към потвърждаване или удостоверяване на самоличността на дадено лице. Като технология се използва за установяване, идентифициране и категоризиране на хората във видеоклипове, снимки и дори емисии в реално време.
Разпознаването на лица работи чрез съпоставяне на заснетите лица на лица със съответната база данни. Процесът започва с откриване, последван от 2D и 3D анализ, преобразуване на изображение в данни и накрая сватовство.
Разпознаването на лица като изобретателна технология за визуално идентифициране често е основната основа за отключване на смартфони и компютри. Въпреки това, присъствието му в правоприлагащите органи, т.е. помага на служителите да събират снимки на заподозрените и съпоставянето им с бази данни също се квалифицира като пример.
Ако планирате да обучите вертикално специфичен AI модел с компютърно зрение, първо трябва да го направите способен да идентифицира изображения и лица на индивиди и след това да инициирате контролирано обучение, като използвате по-нови техники като семантика, сегментиране и анотация на полигони. Следователно разпознаването на лица е стъпката за обучение на специфични за сигурността AI модели, където индивидуалната идентификация е с приоритет пред откриването на обекти.
Разпознаването на лица може да бъде гръбнакът на няколко интелигентни системи в ерата след пандемията. Предимствата включват подобрено изживяване на дребно с помощта на технологията Face Pay, по-добро банково изживяване, намален процент на престъпност на дребно, по-бързо идентифициране на изчезнали лица, подобрена грижа за пациентите, точно проследяване на посещаемостта и др.
Ние приспособяваме нашите набори от данни, за да отговорим на специфичните нужди на различни индустрии, като автомобилостроене, търговия на дребно, здравеопазване и сигурност, като гарантираме, че данните са в съответствие със специфичните за индустрията изисквания и приложения.
Ние се придържаме към строги стандарти за поверителност на данните и спазваме глобалните разпоредби като GDPR, като гарантираме, че всички данни за лицево разпознаване са етично получени и анонимизирани според изискванията.
Нашите набори от данни се отличават със своето разнообразие, мащабируемост и висококачествени анотации, което ги прави идеални за обучение на точни и надеждни модели за разпознаване на лица в различни индустрии.