- Mitä teemme
-
-
-
Erikoisuus
-
-
-
- Valmistiedot
-
- Ratkaisumme
- foorumi
- Yritys
kasvojen tunnistus
Optimoi kasvojentunnistusmallisi tarkkuutta varten parhaan kuvanlaadun kanssa
Tänään olemme seuraavan sukupolven mekanismin kynnyksellä, jossa kasvomme ovat pääsykoodimme. Tunnistamalla ainutlaatuiset kasvonpiirteet, koneet voivat havaita, onko laitteelle yrittävällä henkilöllä lupa, sovittaa CCTV-materiaalit todellisiin kuviin seuraamaan rikollisia ja rikollisia, vähentämään rikollisuutta vähittäiskaupoissa ja paljon muuta. Yksinkertaisesti sanottuna tämä on tekniikka, joka skannaa yksilön kasvot valtuuttamaan pääsyn tai suorittamaan joukon toimia, jotka se on suunniteltu suorittamaan. Taustalla on paljon algoritmeja ja moduuleja, jotka työskentelevät rynnäkköisellä nopeudella suorittamaan laskutoimituksia ja sovittamaan kasvojen piirteet (muotoina ja polygoneina) ratkaisevien tehtävien suorittamiseksi.
Henkilön kasvot näyttävät erilaisilta kulmasta, profiilista ja perspektiivistä. Koneen pitäisi pystyä tarkasti selvittämään, onko kyseessä sama henkilö riippumatta siitä, tuijottaako henkilö laitetta riippumatta edestä neutraalista vai oikealta alapuolelta.
Mallin on kerrottava tarkalleen, hymyileekö hän, paheksuu kulmiaan, itkee vai tuijottaako katsomalla häntä tai heidän kuviaan. Sen pitäisi pystyä ymmärtämään, että silmät voivat näyttää samoilta, kun henkilö on joko yllättynyt tai peloissaan, ja havaita sitten tarkka ilmaisu virheettömästi.
Näkyvät erottimet, kuten myyrät, arvet, palovammat ja muut, ovat yksilöille ainutlaatuisia erottimia, ja tekoälymoduulien tulisi ottaa ne huomioon kasvojen kouluttamiseksi ja prosessoimiseksi. Mallien tulisi pystyä havaitsemaan ne ja määrittelemään ne kasvojen piirteiksi eikä vain ohittamaan niitä.
Tarvitsetpa sitten kasvokuvatietojen keräämistä (joka koostuu erilaisista kasvojen piirteistä, näkökulmista, ilmeistä tai tunteista) tai kasvokuvatietojen merkintäpalveluita (näkyvän erottimen, ilmeiden merkitsemiseen sopivilla metatiedoilla, esim. hymyillen, rypistys jne.), avustajamme eri puolilla maailmaa voivat täyttää harjoitustietotarpeesi nopeasti ja laajasti.
Jotta tekoälyjärjestelmäsi tuottaa tarkat tulokset, se on koulutettava tuhansien ihmisten kasvojen tietojoukoilla. Mitä enemmän kasvokuvatietoja on, sitä parempi. Tästä syystä verkostomme voi auttaa sinua hankkimaan miljoonia tietojoukkoja, joten kasvojentunnistusjärjestelmäsi on koulutettu sopivimmalla, oleellisella ja kontekstikohtaisella tiedolla. Ymmärrämme myös, että maantieteellinen sijaintisi, markkinasegmenttisi ja väestötietosi voivat olla hyvinkin tarkkoja. Voidaksemme vastata kaikkiin tarpeisiisi tarjoamme mukautettuja kasvokuvatietoja eri etnisistä ryhmistä, ikäryhmistä, roduista ja muista. Käytämme tiukkoja ohjeita siitä, kuinka kasvokuvat tulee ladata järjestelmäämme koskien resoluutiota, tiedostomuotoja, valaistusta, asentoja ja paljon muuta.
Kun hankit laadukkaita kasvokuvia, olet suorittanut vain 50 % tehtävästä. Kasvojentunnistusjärjestelmäsi antaisivat silti turhia tuloksia (tai ei tuloksia ollenkaan), kun syötät niihin hankittuja kuvatietoja. Harjoitusprosessin aloittamiseksi sinun on lisättävä kasvokuvasi huomautukset. On olemassa useita kasvojentunnistusdatapisteitä, jotka on merkittävä, eleitä, jotka on merkittävä, tunteita ja ilmeitä, jotka on merkittävä ja paljon muuta. Shaipilla voimme auttaa sinua merkityillä kasvokuvilla kasvojen maamerkkien tunnistustekniikoillamme. Kaikki kasvojentunnistuksen monimutkaiset yksityiskohdat ja osa-alueet ovat tarkentaneet omat veteraanimme, jotka ovat olleet tekoälyn spektrissä vuosia.
Asiantuntijatiimimme voi kerätä ja kommentoida kasvokuvia omalla kuvamerkintäalustallamme, mutta samat merkinnät voivat lyhyen koulutuksen jälkeen myös merkitä kasvokuvia omalla kuvamerkintäalustallasi. Lyhyellä aikavälillä ne pystyvät merkitsemään tuhansia kasvokuvia tiukkojen vaatimusten perusteella ja halutulla laadulla.
Riippumatta ideastasi tai markkinasegmentistäsi tarvitset runsaasti tietoa, joka on merkittävä koulutettavuuden vuoksi. Tässä on luettelo saadaksesi nopean kuvan joistakin käyttötapauksista, joista voit ottaa yhteyttä meihin.
Tausta
Tekoälypohjaisten kasvojentunnistusmallien tarkkuuden ja monimuotoisuuden lisäämiseksi käynnistettiin kattava tiedonkeruuprojekti. Projekti keskittyi keräämään erilaisia kasvokuvia ja -videoita eri etnisistä ryhmistä, ikäryhmistä ja valaistusolosuhteista. Tiedot järjestettiin huolella useiksi erillisiksi tietojoukoiksi, joista jokainen palvelee tiettyjä käyttötapauksia ja alan vaatimuksia.
Tietojoukon yleiskatsaus
| Lisätiedot | Käytä tapausta 1 | Käytä tapausta 2 | Käytä tapausta 3 |
|---|---|---|---|
| Käytä asiaa | Historiallisia kuvia 15,000 XNUMX ainutlaatuisesta aiheesta | Kasvokuvat 5,000 XNUMX ainutlaatuisesta aiheesta | Kuvia 10,000 XNUMX ainutlaatuisesta aiheesta |
| Tavoite | Luoda vankka tietojoukko historiallisista kasvokuvista edistynyttä tekoälymallin koulutusta varten. | Monipuolisen kasvotietojoukon luominen erityisesti Intian ja Aasian markkinoille. | Kerää monenlaisia kasvokuvia eri kulmista ja ilmeistä. |
| Tietojoukon kokoonpano | Oppiaineet: 15,000 XNUMX ainutlaatuista henkilöä. Datapisteet: Jokainen aihe antoi 1 ilmoittautumiskuvan + 15 historiallista kuvaa. Lisädata: 2 videota (sisä- ja ulkotiloissa), jotka tallentavat pään liikkeitä 1,000 XNUMX kohteelle. | Oppiaineet: 5,000 XNUMX ainutlaatuista henkilöä. | Oppiaineet: 10,000 XNUMX ainutlaatuista yksilöä Datapisteet: Jokainen aihe antoi 15-20 kuvaa, jotka kattoivat useita kuvakulmia ja ilmeitä. |
| Etnisyys ja väestötiedot | Etninen jakautuminen: Musta (35 %), itäaasialainen (42 %), eteläaasialainen (13 %), valkoinen (10 %). Sukupuoli: 50% Naisia, 50% Miehiä. Ikähaarukka: Kuvat kattavat jopa 10 viimeistä vuotta kunkin kohteen elämästä ja keskittyvät yli 18-vuotiaisiin henkilöihin. | Etninen jakautuminen: Intialainen (50 %), aasialainen (20 %), musta (30 %). Ikähaarukka: 18-60-vuotiaat. Sukupuolijakauma: 50 % naisia, 50 % miehiä. | Etninen jakautuminen: Kiinan etnisyys (100 %). Sukupuoli: 50% Naisia, 50% Miehiä. Ikähaarukka: 18-26 vuotta vanha. |
| tilavuus | 15,000 300,000 ilmoittautumiskuvaa, 2,000 XNUMX+ historiallista kuvaa ja XNUMX XNUMX videota | 35 selfietä kohdetta kohden, yhteensä 175,000 XNUMX kuvaa. | 150,000 200,000 - XNUMX XNUMX kuvaa. |
| laatustandardit | Korkearesoluutioiset kuvat (1920 x 1280), joissa on tiukat ohjeet valaistukselle, ilmeille ja kuvan selkeydelle. | Monipuoliset taustat ja asut, ei kasvojen kaunistamista ja tasainen kuvanlaatu koko tietojoukossa. | Korkearesoluutioiset kuvat (2160 x 3840 pikseliä), tarkka muotokuvasuhde ja vaihtelevat kuvakulmat ja ilmeet. |
| Lisätiedot | Käytä tapausta 4 | Käytä tapausta 5 | Käytä tapausta 6 |
|---|---|---|---|
| Käytä asiaa | Kuvia 6,100 XNUMX ainutlaatuisesta aiheesta (kuusi ihmisen tunnetta) | Kuvia 428 ainutlaatuisesta kohteesta (9 valaistusskenaariota) | Kuvia 600 ainutlaatuisesta aiheesta (etniseen alkuperään perustuva kokoelma) |
| Tavoite | Kerää kasvokuvat, jotka kuvaavat kuutta erillistä ihmisen tunnetta tunteidentunnistusjärjestelmiä varten. | Kasvojen kuvien ottaminen erilaisissa valaistusolosuhteissa tekoälymallien harjoittelua varten. | Luoda tietojoukko, joka kaappaa etnisten ryhmien monimuotoisuutta ja parantaa tekoälymallin suorituskykyä. |
| Tietojoukon kokoonpano | Oppiaineet: 6,100 XNUMX yksilöä Itä- ja Etelä-Aasiasta. Datapisteet: 6 kuvaa per aihe, joista jokainen edustaa erilaista tunnetta. Etninen jakautuminen: Japani (9,000 2,400 kuvaa), korea (2,400 2,400), kiina (2,400 XNUMX), Kaakkois-Aasia (XNUMX XNUMX), Etelä-Aasia (XNUMX XNUMX). | Oppiaineet: 428 intialaista henkilöä. Datapisteet: 160 kuvaa kohdetta kohden 9 eri valaistusolosuhteissa. | Oppiaineet: 600 ainutlaatuista yksilöä erilaisista etnisistä taustoista. Etninen jakautuminen: Afrikkalainen (967 kuvaa), Lähi-itä (81), intiaani (1,383 738), eteläaasialainen (481), kaakkoisaasialainen (XNUMX). Ikähaarukka: 20-70-vuotiaat. |
| tilavuus | 18,600 kuvat | 74,880 kuvat | 3,752 kuvat |
| laatustandardit | Tiukat ohjeet kasvojen näkyvyydestä, valaistuksesta ja ilmeen johdonmukaisuudesta. | Selkeät kuvat tasaisella valaistuksella ja tasapainoinen esitys iästä ja sukupuolesta. | Korkearesoluutioiset kuvat, joissa keskitytään etniseen monimuotoisuuteen ja johdonmukaisuuteen koko tietojoukossa. |
12 68 kuvaa vaihteluilla pään asennon, etnisen alkuperän, sukupuolen, taustan, kuvauskulman, iän jne. mukaan ja XNUMX maamerkkipistettä
22k kasvovideotietojoukko useista maista useilla asennoilla kasvojentunnistusmalleille
2.5k+ kuvaa yli 3,000 ihmiseltä. Tietojoukko sisältää kuvia 2-6 hengen ryhmästä useilta maantieteellisiltä alueilta
20 XNUMX videota kasvoista, joissa on naamarit, Spoof Detection AI -mallin rakentamista/kouluttamista varten
Tarjoaa kasvojentunnistuskoulutustietoja useille toimialoille
Kasvojentunnistus on nykyinen raivo segmenteillä, joissa ainutlaatuisia käyttötapauksia testataan ja otetaan käyttöön toteutuksia varten. Kasvontunnistus auttaa yrityksiä ja teollisuutta lukemattomilla tavoilla lapsikauppiaiden seuraamisesta ja biotunnuksen käyttöönotosta organisaation tiloissa sellaisten poikkeavuuksien tutkimiseen, jotka voivat jäädä huomaamatta normaalille silmälle.
Paranna autonomista ajokykyä kasvojentunnistustietosarjoilla, jotka on suunniteltu kuljettajan valvontaan ja auton sisäisiin turvajärjestelmiin
Paranna asiakaskokemusta kasvojentunnistustietojoukoilla personoituja myymäläpalveluita ja saumattomia kassaprosesseja varten.
Tarjoa henkilökohtaisia ostokokemuksia ja paranna asiakkaiden todennusta verkkokauppa-alustoilla.
Tehosta potilaan tunnistamista ja diagnostista tarkkuutta erityisillä kasvojentunnistustietosarjoilla terveydenhuollon sovelluksiin
Nosta vieraspalveluita kasvojentunnistustietosarjoilla saumattomaan sisäänkirjautumiseen ja henkilökohtaisiin vieraanvaraisiin kokemuksiin.
Vahvista turvatoimia kasvojentunnistustietosarjoilla, jotka on optimoitu valvontaan, uhkien havaitsemiseen ja puolustussovelluksiin.
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
Korkein prosessitehokkuus taataan:
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
Tietokonenäkö on kyse visuaalisen maailman ymmärtämisestä kouluttaakseen tietokonenäön sovelluksia. Sen menestys johtuu täysin siitä, mitä kutsumme kuvan merkinnöiksi - perustekniikka tekniikan takana, joka saa koneet tekemään älykkäitä päätöksiä, ja juuri siitä aiomme keskustella ja tutkia.
Ihminen tunnistaa kasvot taitavasti, mutta tulkitsemme myös ilmeitä ja tunteita melko luonnollisesti. Tutkimusten mukaan voimme tunnistaa henkilökohtaisesti tutut kasvot 380 ms:n sisällä esittelystä ja 460 ms:n sisällä tuntemattomista kasvoista. Tällä luonnostaan inhimillisellä laadulla on nyt kuitenkin kilpailija tekoälyssä ja tietokonenäössä.
Ihmisillä on luontainen kyky erottaa ja tunnistaa tarkasti esineitä, ihmisiä ja paikkoja valokuvista. Tietokoneissa ei kuitenkaan ole kykyä luokitella kuvia. Silti heidät voidaan kouluttaa tulkitsemaan visuaalista tietoa käyttämällä tietokonenäkösovelluksia ja kuvantunnistustekniikkaa.
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Keskustellaan kasvojen tunnistusmallien harjoitteludatatarpeistasi
Kasvojentunnistus on biometrinen tekniikka, joka tunnistaa tai varmentaa henkilön henkilöllisyyden analysoimalla kuvista tai videoista löytyviä ainutlaatuisia kasvonpiirteitä.
Se toimii ottamalla kuvan, analysoimalla kasvonpiirteitä ja vertaamalla niitä tietokantaan henkilön tunnistamiseksi tai varmentamiseksi.
Kasvojentunnistus on olennaista tekoäly- ja koneoppimisprojekteissa, koska se mahdollistaa sovelluksia, kuten tietoturvan, todennuksen ja personoidut asiakaskokemukset.
Turvallisuus-, terveydenhuolto-, vähittäiskauppa-, auto- ja hotelliala käyttävät näitä tietojoukkoja sovelluksissa, kuten valvonnassa, kulunvalvonnassa ja personoinnissa.
Aineistot kerätään useista eri lähteistä, mikä varmistaa edustuksen eri väestöryhmien, ikäryhmien ja valaistusolosuhteiden välillä.
Annotaatioihin kuuluu kasvonpiirteiden, ilmeiden ja yksilöllisten tunnisteiden, kuten arpien ja luomien, merkitseminen tarkkaa tekoälykoulutusta varten.
Kyllä, kaikki tietojoukot ovat globaalien yksityisyydensuojastandardien, kuten GDPR:n, mukaisia ja varmistavat, että tiedot ovat anonymisoituja ja eettisesti hankittuja.
Kyllä, tietojoukkoja voidaan räätälöidä tiettyjen demografisten ryhmien, toimialojen tai olosuhteiden mukaan projektin vaatimusten perusteella.
Laatu varmistetaan tiukoilla kuvan resoluutiota ja valaistusta koskevilla ohjeilla sekä asiantuntijoiden validoinnilla tarkkuuden ja yhdenmukaisuuden varmistamiseksi.
Kyllä, tietojoukot ovat skaalautuvia ja tukevat minkä tahansa kokoisia projekteja, joissa on miljoonia kuvia.
Datajoukot tarjotaan standardimuodoissa metatietojen kera, mikä helpottaa niiden integrointia tekoälytyönkulkuihin.
Saatavilla on joustavia lisensointivaihtoehtoja, mukaan lukien valmiit tai räätälöidyt tietojoukot.
Hinta riippuu datasetin koosta, räätälöinnistä ja lisensointitarpeista. Ota yhteyttä saadaksesi parhaan tarjouksen.
Toimitusaikataulut vaihtelevat projektin koon ja monimutkaisuuden mukaan, mutta ne on suunniteltu siten, että aikataulut täyttyvät tehokkaasti.
Ne parantavat tekoälymallin tarkkuutta tarjoamalla korkealaatuista ja monipuolista dataa, joka mahdollistaa luotettavan kasvojentunnistuksen erilaisissa olosuhteissa.