kasvojen tunnistus
AI -harjoitustiedot kasvojen tunnistamiseen
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.
Tarkan kasvojentunnistusmallin anatomia
Kasvojen piirteet ja näkökulma
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.
Kasvojen ilmeitä
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.
Merkitse yksilölliset kasvotunnisteet
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.
Kasvojen tunnistuspalvelut Shaipilta
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.
Kasvokuvien kokoelma
Jotta tekoälyjärjestelmäsi tuottaa tarkat tulokset, se on koulutettava tuhansien ihmisten kasvojen tietojoukoilla. Mitä enemmän kuvadataa, 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 kasvokuvadataa eri etnisistä ryhmistä, ikäryhmistä, roduista ja muista. Käytämme tiukkoja ohjeita siitä, kuinka kasvokuvat tulee ladata järjestelmäämme koskien resoluutiota, tiedostomuotoja, valaistusta, asentoja ja paljon muuta. Tämä antaa meille yhtenäisen valikoiman tietojoukkoja, joita ei ole vain helppo koota, vaan myös kouluttaa.
Kasvokuvan merkintä
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. Me Shaipilla teemme tämän kaiken tarkasti kasvojen maamerkkien tunnistustekniikoidemme avulla. Kaikki kasvojentunnistuksen monimutkaiset yksityiskohdat ja osa-alueet ovat tarkentaneet omat veteraanimme, jotka ovat olleet tekoälyn spektrissä vuosia.
Shaip voi
Lähde kasvojen
kuvien
Kouluta resursseja kuvadatan merkitsemiseen
Tarkista tietojen tarkkuus ja laatu
Lähetä datatiedostot sovitussa muodossa
Asiantuntijatiimimme voi kerätä ja kommentoida kasvokuvia omalla kuvien merkintäalustallamme, mutta samat merkinnät lyhyen koulutuksen jälkeen voivat myös merkitä kasvokuvia omassa kuvien merkintäalustassa. Lyhyen ajan kuluessa he voivat merkitä tuhansia kasvokuvia tiukkojen eritelmien ja halutun laadun perusteella.
Kasvojen tunnistamisen käyttötapaukset
Riippumatta ideastasi tai markkinasegmentistäsi tarvitset runsaasti tietoa, joka on merkittävä koulutettavuuden vuoksi. Ratkaisumme vastaavat siis täydellisesti tarpeitasi ja nopeuttavat markkinoilletuloa. Tässä on luettelo saadaksesi nopean kuvan joistakin käyttötapauksista, joista voit ottaa yhteyttä meihin.
- Kasvontunnistusjärjestelmien toteuttamiseksi kannettavissa laitteissa Esineiden internet ekosysteemejä ja mahdollistaa edistyneen suojauksen ja salauksen.
- Maantieteelliseen valvontaan ja turvallisuussyistä korkean profiilin kaupunginosien, diplomaattien herkkien alueiden ja muun seurantaan.
- Sisältää avaimeton pääsyn autoihin tai kytkettyihin autoihin.
- Suorita kohdennettuja mainoskampanjoita tuotteillesi tai palveluillesi.
- Parantaa terveydenhuollon saatavuutta ja muuttaa EHR:t yhteentoimiviksi myöntämällä pääsy kasvojen piirteiden kautta hätätilanteissa ja leikkauksissa.
- Tarjoaa henkilökohtaisia vieraanvaraisuuspalveluita vieraille muistamalla ja profiloimalla heidän kiinnostuksen kohteet, tykkäykset/ei-tykkäykset, huone- ja ruokatoiveet jne.
Kasvojentunnistustietojoukot / kasvojentunnistuksen tietojoukot
Kasvojen maamerkkitietojoukko
12 68 kuvaa vaihteluilla pään asennon, etnisen alkuperän, sukupuolen, taustan, kuvauskulman, iän jne. mukaan ja XNUMX maamerkkipistettä
- Käyttötapa: kasvojen tunnistus
- Format: kuvat
- Volume: 12,000+
- Huomautukset: Maamerkkihuomautus
Biometrinen tietojoukko
22k kasvovideotietojoukko useista maista useilla asennoilla kasvojentunnistusmalleille
- Käyttötapa: kasvojen tunnistus
- Format: Video
- Volume: 22,000+
- Huomautukset: Ei
Ihmisryhmän kuvatietojoukko
2.5k+ kuvaa yli 3,000 ihmiseltä. Tietojoukko sisältää kuvia 2-6 hengen ryhmästä useilta maantieteellisiltä alueilta
- Käyttötapa: Kuvantunnistusmalli
- Format: kuvat
- Volume: 2,500+
- Huomautukset: Ei
Biometristen peitettyjen videoiden tietojoukko
20 XNUMX videota kasvoista, joissa on naamarit, Spoof Detection AI -mallin rakentamista/kouluttamista varten
- Käyttötapa: Spoof Detection AI -malli
- Format: Video
- Volume: 20,000+
- Huomautukset: Ei
verticals
Tarjoaa kasvojentunnistuspalveluja 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.
Automotive
Terveydenhuolto
Vähittäiskaupan ja ravintola-alan konsultointi
vieraanvaraisuus
Verkkokaupan markkinointi
Turvallisuus ja puolustus
Kykymme
Ihmiset
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
- Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen keräämiseen, merkintöihin ja laadunvalvontaan
- Tunnistettu projektinhallintaryhmä
- Kokenut tuotekehitystiimi
- Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
Ihmiset
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
- Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
- Tunnistettu projektinhallintaryhmä
- Kokenut tuotekehitystiimi
- Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
Suositellut resurssit
Ostajan opas
Kuvan merkinnät ja merkinnät Computer Visionille
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.
Uutiset ja media
Kuinka tiedonkeruulla on ratkaiseva rooli kasvojentunnistusmallien kehittämisessä
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.
Uutiset ja media
Mikä on AI-kuvantunnistus ja miten se toimii?
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.
Esittelyssä olevat asiakkaat
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Keskustellaan kasvojen tunnistusmallien harjoitteludatatarpeistasi
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
Kasvojentunnistus on yksi älykkään biometrisen turvallisuuden olennaisista osista, jonka tarkoituksena on vahvistaa tai todentaa henkilön henkilöllisyys. Teknologiana sitä käytetään ihmisten tunnistamiseen, tunnistamiseen ja luokitteluun videoissa, valokuvissa ja jopa reaaliaikaisissa syötteissä.
Kasvojentunnistus toimii yhdistämällä yksilöiden kaapatut kasvot asiaankuuluvaan tietokantaan. Prosessi alkaa havaitsemisella, jota seuraa 2D- ja 3D-analyysi, kuvan muuntaminen datasta ja lopulta matchmaking.
Kasvojentunnistus kekseliäisenä visuaalisena tunnistamistekniikkana on usein ensisijainen perusta älypuhelimien ja tietokoneiden lukituksen avaamiselle. Kuitenkin sen läsnäolo lainvalvonnassa eli virkamiesten auttaminen keräämään epäiltyjen mukikuvia ja vastaamaan niitä tietokantoihin voidaan myös pitää esimerkkinä.
Jos tarkastelet kohdennetumpia esimerkkejä, Amazonin tunnustus ja Googlen valokuvat ovat joitakin parhaista näytteistä.
Jos aiot kouluttaa vertikaalikohtaisen tekoälymallin tietokonenäön avulla, sinun on ensin pystyttävä tunnistamaan yksilöiden kuvat ja kasvot ja aloitettava sitten valvottu oppiminen syöttämällä uudempia tekniikoita, kuten semantiikka, segmentointi ja monikulmiohuomautus. Kasvojentunnistus on siis askel kohti tietoturva-AI-mallien koulutusta, jossa yksilöllinen tunnistaminen on etusijalla kohteen tunnistamisen sijaan.
Kasvojentunnistus voi olla useiden älykkäiden järjestelmien selkäranka pandemian jälkeisenä aikana. Hyödyt sisältävät parannetun vähittäiskauppakokemuksen Face Pay -teknologian avulla, paremman pankkikokemuksen, pienentyneen vähittäisrikollisuuden, kadonneiden henkilöiden nopeamman tunnistamisen, paremman potilaanhoidon, tarkan läsnäolon seurannan ja paljon muuta.