-
-
O компании
Признание лица
Сегодня мы находимся на заре механизма следующего поколения, в котором наши лица являются нашими паролями. Благодаря распознаванию уникальных черт лица машины могут определять, авторизован ли человек, пытающийся получить доступ к устройству, сопоставлять кадры видеонаблюдения с реальными изображениями для отслеживания преступников и неплательщиков, снижать уровень преступности в розничных магазинах и т. Д. Проще говоря, это технология, которая сканирует лицо человека для авторизации доступа или выполнения набора действий, для выполнения которого она предназначена. На бэкэнде множество алгоритмов и модулей работают с головокружительной скоростью для выполнения вычислений и сопоставления черт лица (в виде форм и многоугольников) для выполнения важнейших задач.
Лицо человека выглядит по-разному с разных ракурсов, профиля и перспективы. Машина должна быть в состоянии точно определить, является ли это одним и тем же человеком, независимо от того, смотрит ли человек на устройство, независимо от того, с передней нейтральной точки зрения или с точки зрения справа внизу.
Модель должна точно определять, улыбается ли человек, хмурится, плачет или смотрит, глядя на него или его изображения. Он должен понимать, что глаза могут выглядеть одинаково, когда человек удивлен или напуган, а затем безошибочно определять точное выражение.
Видимые отличия, такие как родинки, шрамы, ожоги и т. Д., Являются отличительными чертами, которые уникальны для людей и должны учитываться модулями ИИ, чтобы лучше обучать и обрабатывать лица. Модели должны уметь их обнаруживать и относить к чертам лица, а не просто пропускать.
Нужен ли вам сбор данных изображения лица (состоящий из различных черт лица, перспектив, выражений или эмоций) или службы аннотирования данных изображения лица (для пометки видимых отличий, выражений лица с соответствующими метаданными, например, улыбка, хмурый взгляд и т. д.), наши участники из по всему миру могут удовлетворить ваши потребности в обучающих данных быстро и в любом масштабе.
Чтобы ваша система ИИ точно выдавала результаты, она должна быть обучена на тысячах наборов данных человеческих лиц. Чем больше объем данных изображений лиц, тем лучше. Вот почему наша сеть может помочь вам получить миллионы наборов данных, чтобы ваша система распознавания лиц была обучена на наиболее подходящих, релевантных и контекстных данных. Мы также понимаем, что ваша география, сегмент рынка и демографические данные могут быть очень специфичными. Чтобы удовлетворить все ваши потребности, мы предоставляем индивидуальные данные изображений лиц для различных этнических групп, возрастных групп, рас и т. д. Мы применяем строгие правила относительно того, как изображения лиц должны быть загружены в нашу систему с точки зрения разрешений, форматов файлов, освещения, поз и т. д.
Когда вы получаете качественные изображения лиц, вы выполнили только 50% задачи. Ваши системы распознавания лиц все равно дадут вам бессмысленные результаты (или вообще не дадут результатов), когда вы загрузите в них полученные наборы данных изображений. Чтобы начать процесс обучения, вам необходимо аннотировать изображение лица. Существует несколько точек данных распознавания лиц, которые необходимо отметить, жесты, которые необходимо пометить, эмоции и выражения, которые необходимо аннотировать, и многое другое. В Shaip мы можем помочь вам с аннотированными изображениями лиц с помощью наших методов распознавания ориентиров лица. Все сложные детали и аспекты распознавания лиц аннотируются для точности нашими собственными ветеранами, которые много лет работают в сфере ИИ.
Наша команда экспертов может собирать и аннотировать изображения лиц на нашей фирменной платформе аннотирования изображений, однако те же аннотаторы после краткого обучения могут также аннотировать изображения лиц на вашей внутренней платформе аннотирования изображений. В течение короткого промежутка времени они смогут аннотировать тысячи изображений лиц на основе строгих спецификаций и с желаемым качеством.
Независимо от вашей идеи или сегмента рынка, вам понадобятся огромные объемы данных, которые необходимо аннотировать для обеспечения обучаемости. Чтобы получить быстрое представление о некоторых случаях использования, с которыми вы могли бы связаться с нами, вот список.
Предыстория
В целях повышения точности и разнообразия моделей распознавания лиц на основе ИИ был инициирован комплексный проект по сбору данных. Проект был сосредоточен на сборе разнообразных изображений и видео лиц разных этнических групп, возрастных групп и условий освещения. Данные были тщательно организованы в несколько отдельных наборов данных, каждый из которых обслуживал определенные варианты использования и отраслевые требования.
Обзор набора данных
| Описание | Вариант использования 1 | Вариант использования 2 | Вариант использования 3 |
|---|---|---|---|
| Кейсы | Исторические изображения 15,000 XNUMX уникальных объектов | Изображения лиц 5,000 уникальных людей | Изображения 10,000 XNUMX уникальных предметов |
| Цель | Создайте надежный набор данных исторических изображений лиц для обучения передовых моделей искусственного интеллекта. | Создайте разнообразный набор данных о лицах для индийского и азиатского рынков. | Соберите разнообразные изображения лиц, охватывающие несколько ракурсов и выражений. |
| Состав набора данных |
Темы: 10 000 1 фотография при зачислении + 15 исторических фотографий по каждой теме 2 видеоролика (в помещении/на открытом воздухе) для 1,000 участников. |
Темы: 10 000 35 селфи на каждого участника |
Темы: 10 000 15–20 изображений на каждого испытуемого |
| Этническая принадлежность и демографические данные |
Чернокожие (35%), восточноазиаты (42%), южноазиаты (13%), белые (10%) 50% женщин / 50% мужчин 18 + годы |
Индийцы (50%), азиаты (20%), чернокожие (30%) 18–60 года 50% женщин / 50% мужчин |
Китайский (100%) 18–26 года 50% женщин / 50% мужчин |
| Объём | 15 000 зарегистрированных пользователей + 300 000+ исторических изображений + 2,000 видеороликов | 175,000 изображений | 150 000–200 000 изображений |
| Стандарты качества | Разрешение 1920×1280, строгие требования к освещению и четкости. | Разнообразный фон, отсутствие излишней покраски, неизменно высокое качество. | Разрешение 2160×3840, точное соотношение сторон в портретном режиме, различные ракурсы. |
| Описание | Вариант использования 4 | Вариант использования 5 | Вариант использования 6 |
|---|---|---|---|
| Кейсы | 6,100 испытуемых – шесть человеческих эмоций | 428 объектов – 9 сценариев освещения | 600 участников – коллекция, сформированная по этническому признаку. |
| Цель | Создайте набор данных для систем распознавания эмоций. | Снимайте изображения лиц при различных условиях освещения. | Повышение производительности ИИ за счет этнического разнообразия. |
| Состав набора данных |
6 изображений на каждого участника (6 эмоций) Представительство Японии, Кореи, Китая, Юго-Восточной и Южной Азии. |
160 изображений на каждый объект 9 условий освещения |
Африканский, ближневосточный, коренной американский, южноазиатский, юго-восточноазиатский Возраст: 20–70 лет |
| Объём | 18,600 изображений | 74,880 изображений | 3,752 изображений |
| Стандарты качества | Строгая прозрачность и согласованность выражения лица | Четкие изображения, сбалансированный возраст и пол. | Высокое разрешение, этническая согласованность |
12k изображений с вариациями позы головы, этнической принадлежности, пола, фона, угла захвата, возраста и т. д. с 68 ориентирами
Набор видеоданных 22k лиц из разных стран с несколькими позами для моделей распознавания лиц
20k видео лиц с масками для построения/обучения модели AI Spoof Detection
2.5к+ изображений от 3,000+ человек. Набор данных содержит изображения группы из 2–6 человек из разных регионов.
Предоставление данных для обучения распознаванию лиц различным отраслям
Распознавание лиц - это текущая тенденция во всех сегментах, где уникальные варианты использования тестируются и развертываются для реализации. От отслеживания торговцев детьми и развертывания биоидентификации в помещениях организации до изучения аномалий, которые могут остаться незамеченными обычным глазом, распознавание лиц помогает предприятиям и отраслям множеством способов.
Расширьте возможности автономного вождения с помощью наборов данных распознавания лиц, разработанных для мониторинга водителя и систем безопасности автомобиля
Улучшите качество обслуживания клиентов с помощью наборов данных распознавания лиц для персонализированного обслуживания в магазине и бесперебойных процессов оформления заказов.
Обеспечьте персонализированный процесс покупок и улучшите аутентификацию клиентов на платформах электронной коммерции.
Расширьте возможности идентификации пациентов и точности диагностики с помощью специализированных наборов данных распознавания лиц для медицинских приложений
Повысьте уровень обслуживания гостей с помощью наборов данных распознавания лиц для бесперебойной регистрации и персонализированного обслуживания в сфере гостеприимства.
Укрепите меры безопасности с помощью наборов данных распознавания лиц, оптимизированных для приложений наблюдения, обнаружения угроз и защиты.
Выделенные и обученные команды:
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
Компьютерное зрение - это понимание визуального мира для обучения приложений компьютерного зрения. Его успех полностью сводится к тому, что мы называем аннотацией изображений - фундаментальным процессом, лежащим в основе технологии, которая заставляет машины принимать разумные решения, и это именно то, что мы собираемся обсудить и изучить.
Люди умеют распознавать лица, но мы также вполне естественно интерпретируем выражения и эмоции. Исследования показывают, что мы можем идентифицировать лично знакомые лица в течение 380 мс после презентации и 460 мс для незнакомых лиц. Однако у этого изначально человеческого качества появился конкурент в виде искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Люди обладают врожденной способностью различать и точно идентифицировать объекты, людей и места на фотографиях. Однако компьютеры не имеют возможности классифицировать изображения. Тем не менее, их можно научить интерпретировать визуальную информацию с помощью приложений компьютерного зрения и технологии распознавания изображений.
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Распознавание лиц — это биометрическая технология, которая идентифицирует или подтверждает личность человека путем анализа уникальных черт лица на изображениях или видео.
Он делает снимок, анализирует черты лица и сопоставляет их с базой данных для идентификации или проверки личности человека.
Распознавание лиц имеет важное значение для проектов ИИ/МО, поскольку оно позволяет применять такие приложения, как безопасность, аутентификация и персонализированный клиентский опыт.
Такие отрасли, как безопасность, здравоохранение, розничная торговля, автомобилестроение и гостиничный бизнес, используют эти наборы данных для таких приложений, как наблюдение, контроль доступа и персонализация.
Наборы данных собираются из различных источников, что обеспечивает репрезентативность по демографическим показателям, возрастным группам и условиям освещения.
Аннотирование включает в себя маркировку черт лица, выражений и уникальных идентификаторов, таких как шрамы и родинки, для точного обучения ИИ.
Да, все наборы данных соответствуют мировым стандартам конфиденциальности, таким как GDPR, и гарантируют анонимность данных и их этичное получение.
Да, наборы данных могут быть адаптированы для конкретных демографических групп, отраслей или условий в зависимости от требований проекта.
Качество обеспечивается за счет строгих требований к разрешению изображений, освещению и экспертной проверке точности и согласованности.
Да, наборы данных масштабируемы и могут поддерживать проекты любого размера с миллионами изображений.
Наборы данных предоставляются в стандартных форматах с метаданными, что упрощает их интеграцию в рабочие процессы ИИ.
Доступны гибкие варианты лицензирования, включая готовые или индивидуальные наборы данных.
Стоимость зависит от размера, настройки и лицензионных потребностей набора данных. Свяжитесь с нами для получения лучшей цитаты.
Сроки поставки зависят от масштаба и сложности проекта, но разработаны с учетом эффективного соблюдения сроков.
Они повышают точность модели ИИ, предоставляя высококачественные и разнообразные данные, которые обеспечивают надежное распознавание лиц в различных условиях.
