- Què fem?
-
-
-
Especialitat
-
-
-
- Dades disponibles
-
- Solutions
- plataforma
- Empresa
Reconeixement facial
Optimitzeu els vostres models de reconeixement facial per a la precisió amb les dades d'imatge de la millor qualitat
Avui ens trobem a l'alba del mecanisme de nova generació, on les nostres cares són les nostres contrasenyes. Mitjançant el reconeixement de trets facials únics, les màquines poden detectar si la persona que intenta accedir a un dispositiu està autoritzada, combinar imatges de CCTV amb imatges reals per fer un seguiment de delinqüents i incompliments, reduir la delinqüència a les botigues minoristes i molt més. En paraules senzilles, aquesta és la tecnologia que escaneja la cara d'un individu per autoritzar l'accés o executar un conjunt d'accions per a les quals està dissenyat. Al fons, tones d'algorismes i mòduls funcionen a velocitats vertiginoses per executar càlculs i fer coincidir les característiques facials (com a formes i polígons) per dur a terme tasques crucials.
La cara d'una persona sembla diferent des de cada angle, perfil i perspectiva. Una màquina hauria de ser capaç de dir amb precisió si es tracta de la mateixa persona, independentment de si l'individu mira el dispositiu sense importar des d'una perspectiva frontal neutral o una perspectiva de sota dret.
Un model ha de dir amb precisió si una persona somriu, arrufa el front, plora o mira mirant-la o les seves imatges. Hauria de ser capaç d'entendre que els ulls poden semblar iguals quan una persona està sorprès o espantada i després detectar l'expressió precisa sense errors.
Els diferenciadors visibles com ara lunars, cicatrius, cremades per foc i més són diferenciadors únics per a les persones i els mòduls d'IA haurien de tenir en compte per entrenar i processar millor les cares. Els models haurien de ser capaços de detectar-los i atribuir-los com a trets facials i no només saltar-los
Tant si necessiteu la recollida de dades de la imatge facial (que consisteix en diferents trets facials, perspectives, expressions o emocions), com si necessiteu serveis d'anotació de dades d'imatge facial (per etiquetar un diferenciador visible, expressions facials amb metadades adequades, és a dir, somriure, arruïnar el front, etc.), els nostres col·laboradors de arreu del món pot satisfer les vostres necessitats de dades d'entrenament ràpidament i a escala.
Perquè el vostre sistema d'IA ofereixi resultats amb precisió, s'ha d'entrenar amb milers de conjunts de dades facials humanes. Com més volum de dades d'imatge facial, millor. És per això que la nostra xarxa us pot ajudar a obtenir milions de conjunts de dades, de manera que el vostre sistema de reconeixement facial està entrenat amb les dades més adequades, rellevants i contextuals. També entenem que la vostra geografia, segment de mercat i dades demogràfiques poden ser molt concrets. Per satisfer totes les vostres necessitats, oferim dades d'imatge facial personalitzades per a diferents ètnies, grups d'edat, races i molt més. Implementem directrius estrictes sobre com s'han de penjar les imatges de la cara al nostre sistema en termes de resolucions, formats de fitxer, il·luminació, posicions i molt més.
Quan obteniu imatges facials de qualitat, només heu completat el 50% de la tasca. Els vostres sistemes de reconeixement facial encara us donarien resultats inútils (o cap resultat) quan hi introduïu conjunts de dades d'imatges adquirides. Per iniciar el procés d'entrenament, heu d'anotar la vostra imatge facial. Hi ha diversos punts de dades de reconeixement facial que s'han de marcar, gestos que s'han d'etiquetar, emocions i expressions que s'han d'anotar i molt més. A Shaip, podem ajudar-vos amb imatges facials anotades amb les nostres tècniques de reconeixement facial. Tots els detalls complexos i aspectes del reconeixement facial estan anotats per a la precisió pels nostres propis veterans interns, que porten anys a l'espectre de l'IA.
El nostre equip d'experts pot recopilar i anotar imatges facials a la nostra plataforma d'anotació d'imatges propietària, però, els mateixos anotadors després d'una breu formació també poden anotar imatges facials a la vostra plataforma d'anotació d'imatges interna. En un breu període, podran anotar milers d'imatges facials basades en especificacions estrictes i amb la qualitat desitjada.
Independentment de la vostra idea o segment de mercat, necessitareu abundants volums de dades que s'han d'anotar per poder entrenar. Per fer-vos una idea ràpida d'alguns dels casos d'ús que podeu posar-vos en contacte amb nosaltres, aquí teniu una llista.
Fons
En un esforç per millorar la precisió i la diversitat dels models de reconeixement facial basats en IA, es va iniciar un projecte integral de recollida de dades. El projecte es va centrar a reunir imatges facials i vídeos diversos de diferents ètnies, grups d'edat i condicions d'il·luminació. Les dades es van organitzar meticulosament en diversos conjunts de dades diferents, cadascun atenent casos d'ús específics i requisits de la indústria.
Visió general del conjunt de dades
| Detalls | Cas d'ús 1 | Cas d'ús 2 | Cas d'ús 3 |
|---|---|---|---|
| Cas d'ús | Imatges històriques de 15,000 temes únics | Imatges facials de 5,000 subjectes únics | Imatges de 10,000 temes únics |
| Objectiu | Crear un conjunt de dades robust d'imatges facials històriques per a l'entrenament avançat de models d'IA. | Crear un conjunt de dades facials divers específicament per als mercats indi i asiàtic. | Per recollir una gran varietat d'imatges facials que capturen diferents angles i expressions. |
| Composició del conjunt de dades | Temes: 15,000 individus únics. Punts de dades: Cada assignatura ha proporcionat 1 imatge de matrícula + 15 imatges històriques. Dades addicionals: 2 vídeos (interior i exterior) que capturen els moviments del cap per a 1,000 subjectes. | Temes: 5,000 individus únics. | Temes: 10,000 individus únics Punts de dades: Cada tema va proporcionar 15-20 imatges, que cobrien múltiples angles i expressions. |
| Ètnia i demografia | Desglossament ètnic: Negre (35%), est asiàtic (42%), sud asiàtic (13%), blanc (10%). Gènere: 50% dones, 50% homes. Rang d'edat: Les imatges cobreixen els darrers 10 anys de la vida de cada subjecte, centrant-se en persones majors de 18 anys. | Desglossament ètnic: Indi (50%), asiàtic (20%), negre (30%). Rang d'edat: De 18 a 60 anys. Distribució de gènere: 50% dones, 50% homes. | Desglossament ètnic: Ètnia xinesa (100%). Gènere: 50% dones, 50% homes. Rang d'edat: 18-26 anys. |
| volum | 15,000 imatges d'inscripció, més de 300,000 imatges històriques i 2,000 vídeos | 35 selfies per tema, amb un total de 175,000 imatges. | 150,000 – 200,000 imatges. |
| Normes de qualitat | Imatges d'alta resolució (1920 x 1280), amb directrius estrictes sobre il·luminació, expressió facial i claredat de la imatge. | Orígens i vestits diversos, sense embelliment de la cara i qualitat d'imatge consistent en tot el conjunt de dades. | Imatges d'alta resolució (2160 x 3840 píxels), relació de retrat precisa i angles i expressions variats. |
| Detalls | Cas d'ús 4 | Cas d'ús 5 | Cas d'ús 6 |
|---|---|---|---|
| Cas d'ús | Imatges de 6,100 subjectes únics (sis emocions humanes) | Imatges de 428 temes únics (9 escenaris d'il·luminació) | Imatges de 600 temes únics (col·lecció basada en l'ètnia) |
| Objectiu | Recollir imatges facials que representen sis emocions humanes diferents per als sistemes de reconeixement d'emocions. | Capturar imatges facials en diferents condicions d'il·luminació per entrenar models d'IA. | Crear un conjunt de dades que capti la diversitat d'ètnies per millorar el rendiment del model d'IA. |
| Composició del conjunt de dades | Temes: 6,100 individus de l'est i el sud d'Àsia. Punts de dades: 6 imatges per tema, cadascuna representant una emoció diferent. Desglossament ètnic: Japonès (9,000 imatges), coreà (2,400), xinès (2,400), sud-est asiàtic (2,400), sud asiàtic (2,400). | Temes: 428 individus indis. Punts de dades: 160 imatges per subjecte en 9 condicions d'il·luminació diferents. | Temes: 600 individus únics de diferents orígens ètnics. Desglossament ètnic: Àfrica (967 imatges), Orient Mitjà (81), Nadiu americà (1,383), Sud-asiàtic (738), Sud-est asiàtic (481). Rang d'edat: De 20 a 70 anys. |
| volum | Imatges 18,600 | Imatges 74,880 | Imatges 3,752 |
| Normes de qualitat | Directrius estrictes sobre visibilitat facial, il·luminació i consistència de l'expressió. | Imatges clares amb una il·luminació consistent i una representació equilibrada de l'edat i el gènere. | Imatges d'alta resolució centrades en la diversitat ètnica i la coherència en tot el conjunt de dades. |
Imatges de 12 k amb variacions al voltant de la postura del cap, ètnia, gènere, fons, angle de captura, edat, etc. amb 68 punts de referència
Conjunt de dades de vídeo facial de 22k de diversos països amb múltiples posicions per a models de reconeixement facial
Més de 2.5 mil imatges de més de 3,000 persones. El conjunt de dades conté imatges de grups de 2 a 6 persones de diverses geografies
20 vídeos de cares amb màscares per construir/entrenar el model d'IA de detecció de parodia
Oferint dades de formació en reconeixement facial a múltiples indústries
El reconeixement facial és la moda actual en tots els segments, on s'estan provant casos d'ús únics i s'estan implementant per a les implementacions. Des del seguiment dels traficants de nens i la implementació d'identificació biològica a les instal·lacions de l'organització fins a l'estudi d'anomalies que poden passar desapercebudes a l'ull normal, el reconeixement facial està ajudant les empreses i les indústries de moltes maneres.
Augmenta les capacitats de conducció autònoma amb conjunts de dades de reconeixement facial dissenyats per al control del conductor i els sistemes de seguretat al cotxe
Milloreu l'experiència del client amb conjunts de dades de reconeixement facial per a serveis personalitzats a la botiga i processos de compra sense problemes.
Oferiu experiències de compra personalitzades i milloreu l'autenticació dels clients a les plataformes de comerç electrònic.
Potencia la identificació del pacient i la precisió del diagnòstic amb conjunts de dades especialitzats de reconeixement facial per a aplicacions sanitàries
Augmenteu els serveis als hostes amb conjunts de dades de reconeixement facial per a registres sense problemes i experiències personalitzades en hostaleria.
Reforça les mesures de seguretat amb conjunts de dades de reconeixement facial optimitzats per a aplicacions de vigilància, detecció d'amenaces i defensa.
Equips dedicats i formats:
La màxima eficiència del procés està assegurada amb:
La plataforma patentada ofereix avantatges:
La visió per ordinador consisteix a donar sentit al món visual per entrenar aplicacions de visió per ordinador. El seu èxit es redueix completament al que anomenem anotació d'imatges: el procés fonamental darrere de la tecnologia que fa que les màquines prenguin decisions intel·ligents i això és exactament el que estem a punt de discutir i explorar.
Els humans som capaços de reconèixer cares, però també interpretem les expressions i les emocions amb força naturalitat. La investigació diu que podem identificar cares conegudes personalment en un termini de 380 ms després de la presentació i 460 ms per a cares desconegudes. Tanmateix, aquesta qualitat intrínsecament humana té ara un competidor en intel·ligència artificial i visió per ordinador.
Els éssers humans tenen la capacitat innata de distingir i identificar amb precisió objectes, persones i llocs a partir de fotografies. Tanmateix, els ordinadors no tenen la capacitat de classificar imatges. No obstant això, es poden entrenar per interpretar informació visual mitjançant aplicacions de visió per ordinador i tecnologia de reconeixement d'imatges.
Potenciar els equips per construir productes d’intel·ligència artificial de primera línia.
Parlem de les vostres necessitats de dades d'entrenament per als models de reconeixement facial
El reconeixement facial és una tecnologia biomètrica que identifica o verifica la identitat d'una persona mitjançant l'anàlisi de trets facials únics d'imatges o vídeos.
Funciona capturant una imatge, analitzant els trets facials i comparant-los amb una base de dades per identificar o verificar una persona.
El reconeixement facial és essencial per als projectes d'IA/aprenentatge automàtic, ja que permet aplicacions com la seguretat, l'autenticació i la personalització de les experiències del client.
Indústries com la seguretat, la sanitat, el comerç minorista, l'automoció i l'hostaleria utilitzen aquests conjunts de dades per a aplicacions com la vigilància, el control d'accés i la personalització.
Els conjunts de dades es recopilen de fonts diverses, garantint la representació de totes les dades demogràfiques, els grups d'edat i les condicions d'il·luminació.
L'anotació implica etiquetar trets facials, expressions i identificadors únics com ara cicatrius i lunars per a un entrenament precís de la IA.
Sí, tots els conjunts de dades compleixen amb els estàndards de privadesa globals com el RGPD i garanteixen que les dades siguin anonimitzades i obtingudes de manera ètica.
Sí, els conjunts de dades es poden adaptar a dades demogràfiques, sectors o condicions específiques en funció dels requisits del projecte.
La qualitat es garanteix mitjançant directrius estrictes sobre la resolució d'imatge, la il·luminació i la validació experta per a la precisió i la consistència.
Sí, els conjunts de dades són escalables i poden admetre projectes de qualsevol mida amb milions d'imatges.
Els conjunts de dades es proporcionen en formats estàndard amb metadades, cosa que facilita la seva integració en els fluxos de treball d'IA.
Hi ha opcions de llicència flexibles disponibles, incloent-hi conjunts de dades estàndard o personalitzats.
El cost depèn de la mida, la personalització i les necessitats de llicència del conjunt de dades. Poseu-vos en contacte amb nosaltres per obtenir el millor pressupost.
Els terminis de lliurament varien segons la mida i la complexitat del projecte, però estan dissenyats per complir els terminis de manera eficient.
Milloren la precisió del model d'IA proporcionant dades diverses i d'alta qualitat que permeten un reconeixement facial fiable en diverses condicions.