Shaip on nyt osa Ubiquity-ekosysteemiä: Sama tiimi – nyt tuettuna laajennetuilla resursseilla asiakkaiden tukemiseksi skaalautuvasti.
|
kasvojen tunnistus
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 | Luo vankka tietojoukko historiallisista kasvokuvista edistynyttä tekoälymallin koulutusta varten. | Luo monipuolinen kasvoaineisto Intian ja Aasian markkinoille. | Kerää erilaisia kasvokuvia useista kulmista ja ilmeistä. |
| Tietojoukon kokoonpano |
Koehenkilöt: 10 000 1 rekisteröintikuva + 15 historiakuvaa tutkittavaa kohden 2 videota (sisä-/ulkona) 1 000 kohteelle |
Koehenkilöt: 10 000 35 selfietä kohdetta kohden |
Koehenkilöt: 10 000 15–20 kuvaa kohdetta kohden |
| Etnisyys ja väestötiedot |
Musta (35 %), itäaasialainen (42 %), eteläaasialainen (13 %), valkoinen (10 %) 50 % naisia / 50 % miehiä 18 + vuotta |
Intialainen (50 %), aasialainen (20 %), musta (30 %) 18–60 vuotta 50 % naisia / 50 % miehiä |
Kiina (100%) 18–26 vuotta 50 % naisia / 50 % miehiä |
| tilavuus | 15 000 ilmoittautumista + yli 300 000 historiallista kuvaa + 2 000 videota | 175,000 kuvat | 150 000–200 000 kuvaa |
| laatustandardit | 1920 × 1280 resoluutio, tiukat valaistus- ja selkeysohjeet | Erilaisia taustoja, ei kaunistelmia, tasainen laatu | 2160×3840 resoluutio, tarkka muotokuvaussuhde, vaihtelevat kuvakulmat |
| Lisätiedot | Käytä tapausta 4 | Käytä tapausta 5 | Käytä tapausta 6 |
|---|---|---|---|
| Käytä asiaa | 6 100 koehenkilöä – kuusi ihmisen tunnetta | 428 kohdetta – 9 valaistusskenaariota | 600 aihetta – etniseen alkuperään perustuva kokoelma |
| Tavoite | Rakenna tietojoukko tunteiden tunnistusjärjestelmille. | Ota kasvokuvia vaihtelevissa valaistusolosuhteissa. | Paranna tekoälyn suorituskykyä etnisen monimuotoisuuden avulla. |
| Tietojoukon kokoonpano |
6 kuvaa kohdetta kohden (6 tunnetta) Japanin, Korean, Kiinan, Kaakkois- ja Etelä-Aasian edustus |
160 kuvaa kohdetta kohden 9 valaistusolosuhdetta |
Afrikkalainen, Lähi-idän, Amerikan alkuperäiskansojen, Etelä-Aasian, Kaakkois-Aasian Ikä: 20–70 vuotta |
| tilavuus | 18,600 kuvat | 74,880 kuvat | 3,752 kuvat |
| laatustandardit | Tarkka kasvojen näkyvyys ja ilmeiden johdonmukaisuus | Selkeät kuvat, tasapainoinen ikä- ja sukupuolijakauma | Korkearesoluutioinen, etninen yhtenäisyys |
12 68 kuvaa vaihteluilla pään asennon, etnisen alkuperän, sukupuolen, taustan, kuvauskulman, iän jne. mukaan ja XNUMX maamerkkipistettä
22k kasvovideotietojoukko useista maista useilla asennoilla kasvojentunnistusmalleille
20 XNUMX videota kasvoista, joissa on naamarit, Spoof Detection AI -mallin rakentamista/kouluttamista varten
2.5k+ kuvaa yli 3,000 ihmiseltä. Tietojoukko sisältää kuvia 2-6 hengen ryhmästä useilta maantieteellisiltä alueilta
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.
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.
