ansiktsgjenkjenning

AI-treningsdata for ansiktsgjenkjenning

Optimaliser ansiktsgjenkjenningsmodellene dine for nøyaktighet med bildedata av beste kvalitet

Ansiktsgjenkjenning

I dag er vi ved begynnelsen av neste generasjons mekanisme, der ansiktene våre er våre passord. Gjennom gjenkjennelsen av unike ansiktstrekk kan maskiner oppdage om personen som prøver å få tilgang til en enhet er autorisert, matche CCTV-opptak med faktiske bilder for å spore forbrytere og misligholdere, redusere kriminalitet i butikker og mer. Med enkle ord, dette er teknologien som skanner en persons ansikt for å autorisere tilgang eller utføre et sett med handlinger den er designet for å utføre. På baksiden jobber tonnevis av algoritmer og moduler i rasende hastigheter for å utføre beregninger og matche ansiktstrekk (som former og polygoner) for å utføre viktige oppgaver.

Anatomien til en nøyaktig ansiktsgjenkjenningsmodell

Ansiktstrekk og perspektiv

Ansiktstrekk og perspektiv

En persons ansikt ser annerledes ut fra hver vinkel, profil og perspektiv. En maskin skal være i stand til nøyaktig å fortelle om det er samme person uavhengig av om personen stirrer på enheten uansett fra et frontnøytralt perspektiv eller rett under perspektiv.

Mange ansiktsuttrykk

Mange ansiktsuttrykk

En modell må nøyaktig fortelle om en person smiler, rynker, gråter eller stirrer ved å se på dem eller bildene deres. Den bør kunne forstå at øynene kan se like ut når en person enten er overrasket eller redd og deretter oppdage det nøyaktige uttrykket feilfritt.

Annoter unike ansiktsidentifikatorer

Annoter unike ansiktsidentifikatorer

Synlige differensiatorer som føflekker, arr, brannskader og mer er differensiatorer som er unike for enkeltpersoner og bør vurderes av AI-moduler for å trene og behandle ansikter bedre. Modeller skal kunne oppdage dem og tilskrive dem som ansiktstrekk og ikke bare hoppe over dem

Ansiktsgjenkjenningstjenester fra Shaip

Enten du trenger innsamling av ansiktsbildedata (som består av forskjellige ansiktstrekk, perspektiver, uttrykk eller følelser), eller ansiktsbildedataannoteringstjenester (for merking av synlig differensiator, ansiktsuttrykk med passende metadata, f.eks. smil, rynker, osv.), våre bidragsytere fra over hele verden kan dekke dine treningsdatabehov raskt og i stor skala.

Ansiktsbildesamling

Ansiktsbildesamling

For at AI-systemet ditt skal levere nøyaktige resultater, må det trenes med tusenvis av menneskelige ansiktsdatasett. Jo mer volumet av bildedata, jo bedre. Det er grunnen til at nettverket vårt kan hjelpe deg med å hente millioner av datasett, slik at ansiktsgjenkjenningssystemet ditt er opplært med de mest passende, relevante og kontekstuelle dataene. Vi forstår også at din geografi, markedssegment og demografi kan være veldig spesifikke. For å imøtekomme alle dine behov tilbyr vi ansiktsbildedata på tvers av ulike etnisiteter, aldersgrupper, raser og mer. Vi implementerer strenge retningslinjer for hvordan ansiktsbilder skal lastes opp til systemet vårt når det gjelder oppløsninger, filformater, belysning, positurer og mer. Dette gir oss et enhetlig utvalg av datasett som ikke bare er enkelt å kompilere, men også trene opp.

Ansiktsbildekommentar

Ansiktsbildekommentar

Når du skaffer deg kvalitetsansiktsbilder, har du bare fullført 50 % av oppgaven. Ansiktsgjenkjenningssystemene dine vil fortsatt gi deg meningsløse resultater (eller ingen resultater i det hele tatt) når du mater inn innhentede bildedatasett i dem. For å starte treningsprosessen må du få ansiktsbildet ditt kommentert. Det er flere datapunkter for ansiktsgjenkjenning som må merkes, bevegelser som må merkes, følelser og uttrykk som må kommenteres og mer. Hos Shaip gjør vi alt dette med presisjon gjennom våre teknikker for ansiktsgjenkjenning. Alle intrikate detaljer og aspekter ved ansiktsgjenkjenning er kommentert for nøyaktighet av våre egne interne veteraner, som har vært i AI-spekteret i årevis.

Shaip Can

Kilde ansiktsbehandling
bilder

Tren ressurser for å merke bildedata

Se gjennom data for nøyaktighet og kvalitet

Send inn datafiler i avtalt format

Vårt team av eksperter kan samle inn og kommentere ansiktsbilder på vår proprietære bildekommentarplattform, men de samme annotatorene kan etter en kort opplæring også kommentere ansiktsbilder på din interne bildekommentarplattform. I løpet av kort tid vil de kunne kommentere tusenvis av ansiktsbilder basert på strenge spesifikasjoner og med ønsket kvalitet.TE

Brukstilfeller for ansiktsgjenkjenning

Uavhengig av idé eller markedssegment, vil du trenge store mengder data som må kommenteres for å kunne trenes. Så våre løsninger vil perfekt møte dine behov og bidra til å fremskynde tiden din til markedet. For å få en rask idé om noen av brukstilfellene du kan kontakte oss, er her en liste.

  • For å implementere ansiktsgjenkjenningssystemer i bærbare enheter, IOT økosystemer, og gi plass for avansert sikkerhet og kryptering.
  • For geografisk overvåking og sikkerhetsformål for å overvåke høyprofilerte nabolag, sensitive regioner av diplomater og mer.
  • For å inkludere nøkkelfri tilgang til bilene dine eller tilkoblede biler.
  • For å kjøre målrettede annonsekampanjer for produktene eller tjenestene dine.
  • For å gjøre helsevesenet mer tilgjengelig og gjøre EPJer interoperable, ved å gi tilgang gjennom ansiktstrekk under nødssituasjoner og operasjoner.
  • Å tilby personlige gjestfrihetstjenester til gjester ved å huske og profilere deres interesser, liker/misliker, rom og matpreferanser osv.

Datasett for ansiktsgjenkjenning / datasett for ansiktsgjenkjenning

Ansikt landemerke datasett

12k bilder med variasjoner rundt hodeposisjon, etnisitet, kjønn, bakgrunn, fangstvinkel, alder osv. med 68 landemerkepunkter

Ansiktsbildedatasett

  • Bruk sak: ansiktsgjenkjenning
  • Format: Bilder
  • Volum: 12,000 +
  • merknad: Merkemerke

Biometrisk datasett

22k ansiktsvideodatasett fra flere land med flere positurer for ansiktsgjenkjenningsmodeller

Biometrisk datasett

  • Bruk sak: ansiktsgjenkjenning
  • Format: video
  • Volum: 22,000 +
  • merknad: Nei

Bildedatasett for gruppe mennesker

2.5k+ bilder fra 3,000+ personer. Datasettet inneholder bilder av en gruppe på 2-6 personer fra flere geografier

Bildedatasett for gruppe mennesker

  • Bruk sak: Bildegjenkjenningsmodell
  • Format: Bilder
  • Volum: 2,500 +
  • merknad: Nei

Biometrisk maskerte videodatasett

20 XNUMX videoer av ansikter med masker for bygging/trening av Spoof Detection AI-modell

Biometrisk maskerte videodatasett

  • Bruk sak: Spoof Detection AI-modell
  • Format: video
  • Volum: 20,000 +
  • merknad: Nei

vertikaler

Tilbyr ansiktsgjenkjenningstjenester til flere bransjer

Ansiktsgjenkjenning er det nåværende raseriet på tvers av segmenter, der unike brukstilfeller blir testet og rullet ut for implementeringer. Fra å spore barnesmuglere og distribuere bio-ID i organisasjonslokaler til å studere uregelmessigheter som kan forbli uoppdaget for det normale øyet, ansiktsgjenkjenning hjelper bedrifter og bransjer på en myriade av måter.

Autonome kjøretøy

Biler

Helsevesen

Helsevesen

Detaljhandel

Detaljhandel

Hospitality

Hospitality

Mote og e-handel - bildemerking

Markedsføring av e-handel

Sikkerhet og forsvar

Sikkerhet og forsvar

Vår evne

Ansatte

Ansatte

Dedikerte og trente team:

  • 30,000 XNUMX+ samarbeidspartnere for datainnsamling, merking og kvalitetssikring
  • Godkjent prosjektlederteam
  • Erfarent produktutviklingsteam
  • Talentpool-innkjøps- og onboarding-team

Prosess

Prosess

Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
  • Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
  • Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe 

Plattform

Plattform

Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:

  • Nettbasert ende-til-ende-plattform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Raskere TAT
  • Sømløs levering

Utvalgte klienter

Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.

La oss diskutere dine treningsdatabehov for ansiktsgjenkjenningsmodeller

Ansiktsgjenkjenning er en av de integrerte komponentene i intelligent biometrisk sikkerhet, rettet mot å bekrefte eller autentisere en persons identitet. Som en teknologi brukes den til å fastslå, identifisere og kategorisere mennesker i videoer, bilder og til og med sanntidsfeeder.

Ansiktsgjenkjenning fungerer ved å matche de fangede ansiktene til individer mot en relevant database. Prosessen starter med deteksjon, etterfølges av en 2D- og 3D-analyse, bilde-til-data-konvertering og til slutt matchmaking.

Ansiktsgjenkjenning, som en oppfinnsom visuell identifiseringsteknologi, er ofte det primære grunnlaget for å låse opp smarttelefoner og datamaskiner. Men dets tilstedeværelse i rettshåndhevelse, dvs. å hjelpe tjenestemenn med å samle krusbilder av de mistenkte og matche dem mot databaser, kvalifiserer også som et eksempel.

Hvis du ser på mer målrettede eksempler, Amazons anerkjennelse og Googles bilder er noen av hovedeksemplene.

Hvis du planlegger å trene en vertikalspesifikk AI-modell med datasyn, må du først gjøre den i stand til å identifisere bilder og ansikter til enkeltpersoner og deretter starte overvåket læring ved å mate inn nyere teknikker som semantikk, segmentering og polygonmerking. Ansiktsgjenkjenning er derfor et springbrett for å trene opp sikkerhetsspesifikke AI-modeller, der individuell identifikasjon prioriteres fremfor gjenstandsdeteksjon.

Ansiktsgjenkjenning kan være ryggraden i flere intelligente systemer i post-pandemien. Fordelene inkluderer forbedret detaljhandelsopplevelse ved bruk av Face Pay-teknologi, bedre bankopplevelse, reduserte kriminalitetsrater i detaljhandelen, raskere identifisering av savnede personer, forbedret pasientbehandling, nøyaktig oppmøtesporing og mer.