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 искусственного интеллекта давала точные результаты, она должна быть обучена на тысячах наборов данных о лицах человека. Чем больше объем данных изображения, тем лучше. Вот почему наша сеть может помочь вам получить миллионы наборов данных, чтобы ваша система распознавания лиц обучалась на наиболее подходящих, релевантных и контекстуальных данных. Мы также понимаем, что ваша география, сегмент рынка и демографические данные могут быть очень специфическими. Чтобы удовлетворить все ваши потребности, мы предоставляем данные об изображениях лиц разных национальностей, возрастных групп, рас и т. д. Мы применяем строгие правила загрузки изображений лиц в нашу систему с точки зрения разрешения, форматов файлов, освещения, поз и многого другого. Это дает нам единый набор наборов данных, которые не только легко компилировать, но и обучать.
Аннотация изображения лица
Когда вы получаете качественные изображения лиц, вы выполнили только 50% задачи. Ваши системы распознавания лиц по-прежнему будут давать вам бессмысленные результаты (или вообще не давать результатов), когда вы загружаете в них полученные наборы данных изображений. Чтобы начать процесс обучения, вам необходимо аннотировать свое изображение лица. Есть несколько точек данных распознавания лиц, которые должны быть отмечены, жесты, которые должны быть помечены, эмоции и выражения, которые должны быть аннотированы, и многое другое. В Shaip мы делаем все это с точностью с помощью наших методов распознавания лиц. Все сложные детали и аспекты распознавания лиц для точности аннотируются нашими собственными ветеранами, которые много лет занимаются 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 потребуются большие объемы данных, которые необходимо аннотировать для обучения. Таким образом, наши решения идеально удовлетворят ваши потребности и помогут ускорить выход на рынок. 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 целей безопасности, чтобы контролировать известные районы, уязвимые регионы дипломатов и многое другое.
- Чтобы включить бесключевой доступ к вашим автомобилям или подключенным автомобилям.
- Для запуска целевых рекламных кампаний для ваших продуктов или услуг.
- Чтобы сделать здравоохранение более доступным и обеспечить совместимость электронных медицинских карт, предоставив доступ через функции лица во время чрезвычайных ситуаций и операций.
- Предлагать гостям персонализированные услуги гостеприимства, запоминая и определяя их интересы, симпатии и антипатии, предпочтения в отношении номеров и блюд и т. д.
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
Предлагаем услуги распознавания лиц для нескольких отраслей
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
Здоровье
Ритейла
Гостиничный бизнес
Маркетинговая электронная коммерция
Безопасность и Оборона
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 ищете более конкретные примеры, Признание Amazon и Google Фото - одни из лучших примеров.
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.