ansiktsgjenkjenning
Optimaliser ansiktsgjenkjenningsmodellene dine for nøyaktighet med bildedata av beste kvalitet
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.
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.
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.
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
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.
For at AI-systemet ditt skal levere nøyaktige resultater, må det trenes med tusenvis av menneskelige ansiktsdatasett. Jo mer volumet av ansiktsbildedata, jo bedre. Det er derfor 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 tilpassede 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.
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 kan vi hjelpe deg med kommenterte ansiktsbilder med 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.
Vårt team av eksperter kan samle inn og kommentere ansiktsbilder på vår proprietære bildeannoteringsplattform, men de samme kommentatorene etter en kort opplæring kan 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.
Uavhengig av idé eller markedssegment, vil du trenge store mengder data som må kommenteres for å kunne trenes. For å få en rask idé om noen av brukstilfellene du kan kontakte oss, er her en liste.
Bakgrunn
I et forsøk på å forbedre nøyaktigheten og mangfoldet til AI-drevne ansiktsgjenkjenningsmodeller, ble et omfattende datainnsamlingsprosjekt igangsatt. Prosjektet fokuserte på å samle ulike ansiktsbilder og videoer på tvers av ulike etnisiteter, aldersgrupper og lysforhold. Dataene ble omhyggelig organisert i flere forskjellige datasett, som hver serverte spesifikke brukstilfeller og bransjekrav.
Datasettoversikt
| Detaljer | Bruk sak 1 | Bruk sak 2 | Bruk sak 3 |
|---|---|---|---|
| Bruk sak | Historiske bilder av 15,000 XNUMX unike motiver | Ansiktsbilder av 5,000 unike motiver | Bilder av 10,000 XNUMX unike motiver |
| Målet | Å bygge et robust datasett med historiske ansiktsbilder for avansert AI-modelltrening. | Å lage et mangfoldig ansiktsdatasett spesielt for det indiske og asiatiske markedet. | For å samle et bredt utvalg av ansiktsbilder som fanger forskjellige vinkler og uttrykk. |
| Datasettsammensetning | fag: 15,000 XNUMX unike individer. Datapunkter: Hvert emne ga 1 påmeldingsbilde + 15 historiske bilder. Tilleggsdata: 2 videoer (innendørs og utendørs) som fanger hodebevegelser for 1,000 motiver. | fag: 5,000 XNUMX unike individer. | fag: 10,000 XNUMX unike individer Datapunkter: Hvert motiv ga 15-20 bilder, som dekket flere vinkler og uttrykk. |
| Etnisitet og demografi | Etnisk sammenbrudd: Svart (35 %), østasiatisk (42 %), sørasiatisk (13 %), hvit (10 %). Kjønn: 50% kvinner, 50% menn. Aldersgruppe: Bilder dekker opptil de siste 10 årene av hvert motivs liv, med fokus på individer i alderen 18+. | Etnisk sammenbrudd: Indisk (50 %), asiatisk (20 %), svart (30 %). Aldersgruppe: 18 til 60 år gammel. Kjønnsfordeling: 50 % kvinner, 50 % menn. | Etnisk sammenbrudd: Kinesisk etnisitet (100 %). Kjønn: 50% kvinner, 50% menn. Aldersgruppe: 18-26 år gammel. |
| Volum | 15,000 300,000 påmeldingsbilder, 2,000 XNUMX+ historiske bilder og XNUMX videoer | 35 selfies per motiv, totalt 175,000 XNUMX bilder. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX bilder. |
| Kvalitetsstandarder | Høyoppløselige bilder (1920 x 1280), med strenge retningslinjer for lyssetting, ansiktsuttrykk og bildeklarhet. | Ulike bakgrunner og antrekk, ingen ansiktsforskjønning og konsistent bildekvalitet på tvers av datasettet. | Høyoppløselige bilder (2160 x 3840 piksler), presist portrettforhold og varierte vinkler og uttrykk. |
| Detaljer | Bruk sak 4 | Bruk sak 5 | Bruk sak 6 |
|---|---|---|---|
| Bruk sak | Bilder av 6,100 unike motiver (seks menneskelige følelser) | Bilder av 428 unike motiver (9 lysscenarier) | Bilder av 600 unike emner (etnisitetsbasert samling) |
| Målet | Å samle ansiktsbilder som skildrer seks forskjellige menneskelige følelser for systemer for følelsesgjenkjenning. | For å ta ansiktsbilder under ulike lysforhold for trening av AI-modeller. | Å lage et datasett som fanger opp mangfoldet av etnisiteter for forbedret AI-modellytelse. |
| Datasettsammensetning | fag: 6,100 individer fra Øst- og Sør-Asia. Datapunkter: 6 bilder per motiv, som hver representerer forskjellige følelser. Etnisk sammenbrudd: Japansk (9,000 2,400 bilder), koreansk (2,400 2,400), kinesisk (2,400 XNUMX), sørøstasiatisk (XNUMX XNUMX), sørasiatisk (XNUMX XNUMX). | fag: 428 indiske individer. Datapunkter: 160 bilder per motiv over 9 forskjellige lysforhold. | fag: 600 unike individer med ulik etnisk bakgrunn. Etnisk sammenbrudd: Afrikansk (967 bilder), Midtøsten (81), indianer (1,383 738), sørasiatisk (481), sørøstasiatisk (XNUMX). Aldersgruppe: 20 til 70 år gammel. |
| Volum | 18,600 bilder | 74,880 bilder | 3,752 bilder |
| Kvalitetsstandarder | Strenge retningslinjer for ansiktssynlighet, belysning og uttrykkskonsistens. | Klare bilder med jevn belysning og en balansert representasjon av alder og kjønn. | Høyoppløselige bilder med fokus på etnisk mangfold og konsistens på tvers av datasettet. |
12k bilder med variasjoner rundt hodeposisjon, etnisitet, kjønn, bakgrunn, fangstvinkel, alder osv. med 68 landemerkepunkter
22k ansiktsvideodatasett fra flere land med flere positurer for ansiktsgjenkjenningsmodeller
2.5k+ bilder fra 3,000+ personer. Datasettet inneholder bilder av en gruppe på 2-6 personer fra flere geografier
20 XNUMX videoer av ansikter med masker for bygging/trening av Spoof Detection AI-modell
Tilbyr treningsdata for ansiktsgjenkjenning 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.
Øk autonome kjøreegenskaper med datasett for ansiktsgjenkjenning designet for førerovervåking og sikkerhetssystemer i bilen
Forbedre kundeopplevelsen med datasett for ansiktsgjenkjenning for personlig tilpassede butikktjenester og sømløse betalingsprosesser.
Lever personlige handleopplevelser og forbedre kundeautentisering i e-handelsplattformer.
Styrk pasientidentifikasjon og diagnostisk nøyaktighet med spesialiserte ansiktsgjenkjenningsdatasett for helseapplikasjoner
Øk gjestetjenestene med datasett for ansiktsgjenkjenning for sømløse innsjekkinger og personlige opplevelser innen gjestfrihet.
Styrk sikkerhetstiltakene med datasett for ansiktsgjenkjenning optimalisert for overvåking, trusseldeteksjon og forsvarsapplikasjoner.
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
Datasyn handler om å forstå den visuelle verdenen for å trene datasynsapplikasjoner. Suksessen koker fullstendig ned til det vi kaller bildekommentarer – den grunnleggende prosessen bak teknologien som får maskiner til å ta intelligente avgjørelser, og det er akkurat dette vi er i ferd med å diskutere og utforske.
Mennesker er flinke til å gjenkjenne ansikter, men vi tolker også uttrykk og følelser ganske naturlig. Forskning sier at vi kan identifisere personlig kjente ansikter innen 380 ms etter presentasjon og 460 ms for ukjente fjes. Imidlertid har denne iboende menneskelige egenskapen nå en konkurrent innen kunstig intelligens og datasyn.
Mennesker har den medfødte evnen til å skille og nøyaktig identifisere objekter, mennesker og steder fra fotografier. Imidlertid har datamaskiner ikke muligheten til å klassifisere bilder. Likevel kan de trenes til å tolke visuell informasjon ved hjelp av datasynsapplikasjoner og bildegjenkjenningsteknologi.
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
La oss diskutere dine treningsdatabehov for ansiktsgjenkjenningsmodeller
Ansiktsgjenkjenning er en biometrisk teknologi som identifiserer eller verifiserer en persons identitet ved å analysere unike ansiktstrekk fra bilder eller videoer.
Det fungerer ved å ta et bilde, analysere ansiktstrekk og matche dem mot en database for å identifisere eller verifisere en person.
Ansiktsgjenkjenning er viktig for AI/ML-prosjekter, ettersom det muliggjør applikasjoner som sikkerhet, autentisering og personlige kundeopplevelser.
Bransjer som sikkerhet, helsevesen, detaljhandel, bilindustri og hotell- og restaurantbransjen bruker disse datasettene til applikasjoner som overvåking, adgangskontroll og personalisering.
Datasettene samles inn fra ulike kilder, noe som sikrer representasjon på tvers av demografi, aldersgrupper og lysforhold.
Annotering innebærer merking av ansiktstrekk, uttrykk og unike identifikatorer som arr og føflekker for nøyaktig AI-trening.
Ja, alle datasett overholder globale personvernstandarder som GDPR og sikrer at dataene anonymiseres og er etisk innhentet.
Ja, datasett kan skreddersys for spesifikke demografiske grupper, bransjer eller forhold basert på prosjektkrav.
Kvalitet sikres gjennom strenge retningslinjer for bildeoppløsning, belysning og ekspertvalidering for nøyaktighet og konsistens.
Ja, datasett er skalerbare og kan støtte prosjekter av alle størrelser med millioner av bilder.
Datasett leveres i standardformater med metadata, noe som gjør dem enkle å integrere i AI-arbeidsflyter.
Fleksible lisensieringsalternativer er tilgjengelige, inkludert standard eller tilpassede datasett.
Kostnaden avhenger av størrelsen, tilpasningen og lisensbehovene til datasettet. Kontakt oss for det beste tilbudet.
Leveringsfristene varierer basert på prosjektets størrelse og kompleksitet, men er utformet for å overholde tidsfrister effektivt.
De forbedrer nøyaktigheten til AI-modeller ved å tilby data av høy kvalitet og varierte data som muliggjør pålitelig ansiktsgjenkjenning under ulike forhold.
