Признание лица
Данные обучения искусственного интеллекта для распознавания лиц
Оптимизируйте модели распознавания лиц для повышения точности с помощью данных изображений наилучшего качества
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.
Анатомия точной модели распознавания лиц
Черты лица и перспектива
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.
Множество мимики
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.
Добавляйте аннотации к уникальным идентификаторам лиц
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.
Услуги распознавания лиц от Shaip
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.
Коллекция изображений лица
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.
Аннотация изображения лица
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.
Шаип Кан
Источник для лица
изображений
Обучите ресурсы маркировке данных изображения
Проверьте данные на точность и качество
Отправьте файлы данных в согласованном формате
Наша команда экспертов может собирать и аннотировать изображения лиц на нашей собственной платформе аннотации изображений, однако те же аннотаторы после краткого обучения могут также аннотировать изображения лиц на вашей собственной платформе аннотации изображений. За короткий промежуток времени они смогут аннотировать тысячи изображений лиц в соответствии со строгими требованиями и с желаемым качеством.
Примеры использования распознавания лиц
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.
- Для реализации систем распознавания лиц в портативных устройствах, IoT экосистемы и освободить место для расширенной безопасности и шифрования.
- Для географического наблюдения и обеспечения безопасности, для мониторинга важных районов, дипломатических зон и т. д.
- Для внедрения бесключевого доступа к вашим автомобилям или подключенным автомобилям.
- Для запуска целевых рекламных кампаний для ваших продуктов или услуг.
- Сделать здравоохранение более доступным
- Предлагайте гостям персонализированные услуги гостеприимства, запоминая и составляя профиль их интересов, симпатий/антипатий, предпочтений в отношении номеров и еды и т. д.
Сбор разнообразных данных распознавания лиц для улучшения модели ИИ
проверка данных
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
| Подробнее | 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 | Создать надежный набор исторических изображений лиц для обучения расширенных моделей ИИ. | Создать разнообразный набор данных о лицах специально для индийского и азиатского рынков. | Собрать широкий спектр изображений лиц, запечатлевших разные ракурсы и выражения. |
| Состав набора данных | Предметы: 15,000 XNUMX уникальных людей. Точки данных: Каждый субъект предоставил 1 регистрационное изображение + 15 исторических изображений. Дополнительная информация: 2 видео (в помещении и на открытом воздухе), фиксирующие движения головы 1,000 человек. |
Предметы: 5,000 XNUMX уникальных людей. |
Предметы: 10,000 XNUMX уникальный человек Точки данных: Каждый испытуемый предоставил 15–20 изображений, охватывающих различные ракурсы и выражения лиц. |
| Этническая принадлежность и демография | Этнический состав: Чернокожие (35%), восточноазиатские (42%), южноазиатские (13%), белые (10%). Пол: 50% женщин, 50% мужчин. Возрастной диапазон: Изображения охватывают последние 10 лет жизни каждого объекта, уделяя особое внимание лицам в возрасте 18 лет и старше. |
Этнический состав: Индийцы (50%), азиаты (20%), чернокожие (30%). Возрастной диапазон: 18 до 60 лет. Распределение по полу: 50% женщин, 50% мужчин. |
Этнический состав: Китайская этническая принадлежность (100%). Пол: 50% женщин, 50% мужчин. Возрастной диапазон: 18-26 лет. |
| Объём | 15,000 300,000 изображений для регистрации, более 2,000 XNUMX исторических изображений и XNUMX XNUMX видеороликов | 35 селфи на каждого субъекта, всего 175,000 XNUMX изображений. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX изображений. |
| Стандарты качества | Изображения высокого разрешения (1920 x 1280) со строгими требованиями к освещению, выражению лица и четкости изображения. | Разнообразный фон и одежда, отсутствие украшения лица и стабильное качество изображений во всем наборе данных. | Изображения высокого разрешения (2160 x 3840 пикселей), точные портретные пропорции, разнообразные ракурсы и выражения. |
| Подробнее | Вариант использования 4 | Вариант использования 5 | Вариант использования 6 |
|---|---|---|---|
| Кейсы | Изображения 6,100 уникальных субъектов (шесть человеческих эмоций) | Изображения 428 уникальных объектов (9 сценариев освещения) | Изображения 600 уникальных субъектов (коллекция по этническому признаку) |
| Цель | Собрать изображения лиц, отображающие шесть различных человеческих эмоций, для систем распознавания эмоций. | Для захвата изображений лиц при различных условиях освещения с целью обучения моделей ИИ. | Создать набор данных, отражающий разнообразие этнических групп для повышения производительности модели ИИ. |
| Состав набора данных | Предметы: 6,100 человек из Восточной и Южной Азии. Точки данных: 6 изображений на тему, каждое из которых представляет отдельную эмоцию. Этнический состав: Японский (9,000 изображений), корейский (2,400), китайский (2,400), Юго-Восточная Азия (2,400), Южная Азия (2,400). |
Предметы: 428 индийцев. Точки данных: 160 изображений на объект в 9 различных условиях освещения. |
Предметы: 600 уникальных людей из разных этнических групп. Этнический состав: Африканцы (967 изображений), жители Ближнего Востока (81), коренные американцы (1,383), жители Южной Азии (738), жители Юго-Восточной Азии (481). Возрастной диапазон: 20 до 70 лет. |
| Объём | 18,600 изображений | 74,880 изображений | 3,752 изображений |
| Стандарты качества | Строгие правила по видимости лица, освещению и постоянству выражения. | Четкие изображения с равномерным освещением и сбалансированным представлением возраста и пола. | Изображения высокого разрешения с акцентом на этническое разнообразие и согласованность во всем наборе данных. |
Наборы данных распознавания лиц / Набор данных обнаружения лиц
Набор данных ориентиров лица
12k изображений с вариациями позы головы, этнической принадлежности, пола, фона, угла захвата, возраста и т. д. с 68 ориентирами
- Вариант использования: Признание лица
- Формат: Фотографии
- Объем: 12,000+
- Аннотация: Аннотации ориентира
Набор биометрических данных
Набор видеоданных 22k лиц из разных стран с несколькими позами для моделей распознавания лиц
- Вариант использования: Признание лица
- Формат: Видео
- Объем: 22,000+
- Аннотация: Нет
Набор данных изображений группы людей
2.5к+ изображений от 3,000+ человек. Набор данных содержит изображения группы из 2–6 человек из разных регионов.
- Вариант использования: Модель распознавания изображений
- Формат: Фотографии
- Объем: 2,500+
- Аннотация: Нет
Набор данных биометрических замаскированных видео
20k видео лиц с масками для построения/обучения модели AI Spoof Detection
- Вариант использования: Модель искусственного интеллекта для обнаружения подделок
- Формат: Видео
- Объем: 20,000+
- Аннотация: Нет
Вертикали
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.
Автомобильная
Расширьте возможности автономного вождения с помощью наборов данных распознавания лиц, разработанных для мониторинга водителя и систем безопасности автомобиля
Здоровье
Расширьте возможности идентификации пациентов и точности диагностики с помощью специализированных наборов данных распознавания лиц для медицинских приложений
Ритейл
Улучшите качество обслуживания клиентов с помощью наборов данных распознавания лиц для персонализированного обслуживания в магазине и бесперебойных процессов оформления заказов.
Гостиничный бизнес
Повысьте уровень обслуживания гостей с помощью наборов данных распознавания лиц для бесперебойной регистрации и персонализированного обслуживания в сфере гостеприимства.
Электронная коммерция
Обеспечьте персонализированный процесс покупок и улучшите аутентификацию клиентов на платформах электронной коммерции.
Безопасность и Оборона
Укрепите меры безопасности с помощью наборов данных распознавания лиц, оптимизированных для приложений наблюдения, обнаружения угроз и защиты.
Наши возможности
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по сбору данных, маркировке и контролю качества
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Обработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Обработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Рекомендуемые ресурсы
Руководство для покупателя
Аннотации к изображениям и маркировка для компьютерного зрения
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.
Блог
Как сбор данных играет решающую роль в разработке моделей распознавания лиц
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.
Блог
Что такое распознавание изображений AI и как оно работает?
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.
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Давайте обсудим ваши потребности в данных для обучения для моделей распознавания лиц.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Распознавание лиц - один из неотъемлемых компонентов интеллектуальной биометрической безопасности, направленный на подтверждение или аутентификацию личности. В качестве технологии он используется для выявления, идентификации и категоризации людей на видео, фотографиях и даже в лентах в реальном времени.
Распознавание лиц работает путем сопоставления захваченных лиц людей с соответствующей базой данных. Процесс начинается с обнаружения, за ним следует двухмерный и трехмерный анализ, преобразование изображения в данные и, наконец, подбор соответствия.
Распознавание лиц как изобретательная технология визуальной идентификации часто является основной основой для разблокировки смартфонов и компьютеров. Тем не менее, его присутствие в правоохранительных органах, то есть помощь чиновникам в сборе фотографий подозреваемых и сопоставлении их с базами данных, также является примером.
Если вы планируете обучать вертикально ориентированную модель ИИ с помощью компьютерного зрения, вы должны сначала сделать ее способной распознавать изображения и лица людей, а затем инициировать контролируемое обучение, используя новые методы, такие как семантика, сегментация и аннотации многоугольников. Таким образом, распознавание лиц является ступенькой для обучения моделей ИИ, ориентированных на безопасность, где индивидуальная идентификация имеет приоритет над обнаружением объектов.
Распознавание лиц может стать основой нескольких интеллектуальных систем в постпандемическую эпоху. Преимущества включают улучшенный опыт розничной торговли с использованием технологии Face Pay, лучший банковский опыт, снижение уровня преступности в розничной торговле, более быструю идентификацию пропавших без вести, улучшенный уход за пациентами, точное отслеживание посещаемости и многое другое.
Мы адаптируем наши наборы данных к конкретным потребностям различных отраслей, таких как автомобилестроение, розничная торговля, здравоохранение и безопасность, гарантируя, что данные соответствуют отраслевым требованиям и приложениям.
Мы придерживаемся строгих стандартов конфиденциальности данных и соблюдаем международные правила, такие как GDPR, гарантируя, что все данные распознавания лиц получены этичным образом и анонимизированы по мере необходимости.
Наши наборы данных отличаются разнообразием, масштабируемостью и высококачественными аннотациями, что делает их идеальными для обучения точных и надежных моделей распознавания лиц в различных отраслях.