Arcfelismerés
AI képzési adatok az arcfelismeréshez
Optimalizálja az arcfelismerési modellek pontosságát a legjobb minőségű képadatokkal
Ma a következő generációs mechanizmus hajnalán vagyunk, ahol az arcunk a kódunk. Az egyedi arcvonások felismerése révén a gépek felismerhetik, hogy az a személy, aki megpróbál hozzáférni egy eszközhöz, jogosult-e rá, a CCTV felvételeit a tényleges képekkel összehasonlíthatja a bűnözők és a nemteljesítők számára, csökkentheti a bűnözés mértékét a kiskereskedelmi üzletekben stb. Egyszerű szavakkal, ez az a technológia, amely az egyén arcát pásztázza, hogy engedélyezze a belépést vagy végrehajtson egy olyan műveletsort, amelyet végrehajtani terveztek. A háttérterületen rengeteg algoritmus és modul dolgozik hatalmas sebességgel, hogy számításokat hajtson végre, és az arcvonásokat (mint alakokat és sokszögeket) összehangolja a kulcsfontosságú feladatok végrehajtása érdekében.
A pontos arcfelismerési modell anatómiája
Arcvonások és perspektíva
Egy személy arca minden szögtől, profiltól és perspektívától eltérően néz ki. A gépnek képesnek kell lennie arra, hogy pontosan meg tudja állapítani, hogy ugyanaz a személy-e, függetlenül attól, hogy az egyén elülső semleges vagy jobb-alulról néző perspektívától függetlenül bámul-e az eszközre.
Az arckifejezések sokasága
A modellnek pontosan meg kell mondania, hogy egy személy mosolyog-e, összeráncolja-e a szemöldökét, sír-e vagy bámul-e, ha rájuk vagy képeikre néz. Képesnek kell lennie arra, hogy megértse, hogy a szem ugyanúgy nézhet ki, ha egy személy meglepődik vagy megijed, majd hibamentesen észleli a pontos kifejezést.
Jegyezze fel az egyedi arcazonosítókat
A látható megkülönböztetők, például anyajegyek, hegek, égési sérülések és még sok más olyan differenciálódás, amelyek egyedileg egyediek, és az AI-moduloknak figyelembe kell venniük őket az arcok jobb kiképzésében és feldolgozásában. A modelleknek képesnek kell lenniük észlelni őket és arcvonásoknak tulajdonítani őket, és nem csak kihagyni őket.
Arcfelismerési szolgáltatások a Shaip-tól
Függetlenül attól, hogy arckép-adatgyűjtésre van szüksége (különböző arcvonásokból, perspektívákból, kifejezésekből vagy érzelmekből), vagy arcképadat-annotációs szolgáltatásokra (látható megkülönböztető, arckifejezések megfelelő metaadatokkal való címkézésére, pl. mosolygásra, homlokráncolásra stb.) világszerte gyorsan és nagyarányúan kielégítheti edzésadataira vonatkozó igényeit.
Arcképgyűjtemény
Ahhoz, hogy mesterséges intelligenciarendszere pontosan tudjon eredményeket elérni, több ezer emberi arcadatkészlettel kell betanítani. Minél nagyobb a képadatok mennyisége, annál jobb. Hálózatunk éppen ezért segíthet több millió adatkészlet beszerzésében, így arcfelismerő rendszere a legmegfelelőbb, legrelevánsabb és környezetfüggő adatokkal rendelkezik.
Megértjük azt is, hogy a földrajz, a piaci szegmens és a demográfia nagyon konkrét lehet. Minden igényének kielégítése érdekében arcképadatokat szolgáltatunk különböző etnikumok, korcsoportok, fajok és így tovább. Szigorú irányelveket alkalmazunk arra vonatkozóan, hogyan kell az arcképeket feltölteni a rendszerünkbe a felbontások, a fájlformátumok, a megvilágítás, a pózok és egyebek tekintetében. Ez egy egységes adatsor-tartományt biztosít számunkra, amelyet nemcsak könnyű összeállítani, hanem betanítani is.
Arckép megjegyzés
Minőségi arcképek megszerzésével a feladatnak csak 50% -át teljesítette. Az arcfelismerési rendszerei továbbra is értelmetlen eredményeket adnak (vagy egyáltalán nem eredményeznek), amikor megszerzett képadatkészleteket adagolnak beléjük. A képzési folyamat elindításához meg kell jegyeznie az arcképét. Számos arcfelismerési adatpontot kell megjelölni, fel kell tüntetni a gesztusokat, az érzelmeket és a kifejezéseket fel kell tüntetni és még sok más.
A Shaip-nál mindezt precízen tesszük az arc mérföldkő felismerési technikáin keresztül. Az arcfelismerés minden bonyolult részletét és szempontját pontossággal jegyzik fel saját házon belüli veteránjaink, akik évek óta részt vesznek az AI spektrumban.
Shaip Can
Forrás arc
képek
Képezze az erőforrásokat a képadatok címkézésére
Ellenőrizze az adatokat a pontosság és a minőség érdekében
Adatfájlok benyújtása egyeztetett formátumban
Szakértői csapatunk összegyűjtheti és megjegyzéseket fűzhet az arcképekhez saját képfelismerő platformunkon, azonban ugyanazok az annotátorok egy rövid képzés után megjegyzéseket is fűzhetnek az Ön belső képfelismerő platformján. Rövid időn belül több ezer arcképet jegyezhetnek fel a szigorú előírások és a kívánt minőség alapján.
Arcfelismerés használati esetek
Az ötlettől vagy a piaci szegmenstől függetlenül rengeteg adatra lesz szüksége, amelyeket megjegyzésekkel kell ellátni a betaníthatóság érdekében. Így megoldásaink tökéletesen megfelelnek az Ön igényeinek, és felgyorsítják a piacra jutást. Ha gyors képet szeretne kapni arról, hogy milyen felhasználási esetekkel fordulhat hozzánk, íme egy lista.
- Arcfelismerő rendszerek megvalósítása hordozható eszközökben, Tárgyak internete ökoszisztémákat, és helyet adnak a fejlett biztonságnak és titkosításnak.
- Földrajzi felügyelet és biztonsági célokból a figyelemre méltó negyedek, a diplomaták érzékeny régióinak és egyebeknek a nyomon követése.
- Kulcs nélküli hozzáférés beépítése autóihoz vagy csatlakoztatott autóihoz.
- Célzott hirdetési kampányok futtatása termékei vagy szolgáltatásai számára.
- Az egészségügyi ellátás hozzáférhetőbbé tétele és az EHR-ek interoperábilissá tétele azáltal, hogy sürgősségi és műtéti esetekben az arcvonásokon keresztül biztosít hozzáférést.
- Személyre szabott vendéglátási szolgáltatásokat kínálni a vendégeknek érdeklődési köreik, tetszéseik/nemtetszéseik, szoba- és ételpreferenciáik stb. emlékezésével és profilozásával.
Arcfelismerési adatkészletek / Arcfelismerési adatkészlet
Arc mérföldkő adatkészlet
12 68 kép variációkkal a fejtartás, az etnikai hovatartozás, a nem, a háttér, a rögzítési szög, az életkor stb. körül, XNUMX mérföldkővel.
- Felhasználási eset: Arcfelismerés
- Formátum: képek
- Volume: 12,000 +
- Jegyzet: Nevezetes jegyzet
Biometrikus adatkészlet
22 XNUMX arcvideó adatkészlet több országból, többféle pózzal az arcfelismerő modellekhez
- Felhasználási eset: Arcfelismerés
- Formátum: Videó
- Volume: 22,000 +
- Jegyzet: Nem
Embercsoport képadatkészlet
2.5k+ kép 3,000+ embertől. Az adatkészlet 2-6 fős csoport képeit tartalmazza több földrajzi területről
- Felhasználási eset: Képfelismerő modell
- Formátum: képek
- Volume: 2,500 +
- Jegyzet: Nem
Biometrikus maszkolt videók adatkészlet
20 XNUMX videó maszkos arcokról a Spoof Detection AI modell felépítéséhez/kiképzéséhez
- Felhasználási eset: Spoof Detection AI modell
- Formátum: Videó
- Volume: 20,000 +
- Jegyzet: Nem
Függőlegesek
Arcfelismerési szolgáltatásokat kínál több iparág számára
Az arcfelismerés a szegmensek közötti jelenlegi düh, ahol egyedi felhasználási eseteket tesztelnek és bevezetnek a megvalósításhoz. Az arcfelismerés számtalan módon segíti a vállalkozásokat és az iparágakat, kezdve a gyermekcsempészek nyomon követésétől és a bio-azonosító telepítésétől a szervezet helyiségein át az anomáliák tanulmányozásáig, amelyek a normális szem számára észrevétlenek maradhatnak.
Autóipari
Kiskereskedelem
Marketing e-kereskedelem
Egészségügy
Vendégszeretet
Biztonság és védelem
Képességünk
Emberek
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs adatgyűjtéshez, címkézéshez és minőségbiztosításhoz
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Ajánlott források
Vásárlói útmutató
Képi megjegyzések és címkézés a Computer Vision számára
A számítógépes látás lényege a vizuális világ értelmezése a számítógépes látásalkalmazások képzése érdekében. Sikere teljesen abból áll, amit kép annotációnak nevezünk - ez az alapvető folyamat a technológia mögött, amely intelligens döntéseket hoz a gépekre, és pontosan ezt akarjuk megvitatni és felfedezni.
Blog
Az adatgyűjtés döntő szerepet játszik az arcfelismerő modellek kialakításában
Az emberek ügyesek az arcok felismerésében, de a kifejezéseket és az érzelmeket is teljesen természetesen értelmezzük. A kutatások szerint a személyesen ismerős arcokat a bemutatás után 380 ms-on belül, az ismeretlen arcokat pedig 460 ms-on belül tudjuk azonosítani. Ennek az alapvetően emberi tulajdonságnak azonban most vetélytársa van a mesterséges intelligencia és a számítógépes látás területén.
Blog
Mi az AI képfelismerés és hogyan működik?
Az emberi lények veleszületett képességgel rendelkeznek, hogy a fényképekről tárgyakat, embereket és helyeket megkülönböztetjenek és pontosan azonosítsanak. A számítógépek azonban nem rendelkeznek a képek osztályozásának képességével. Ennek ellenére meg lehet őket képezni a vizuális információk értelmezésére számítógépes látásalkalmazások és képfelismerő technológia segítségével.
Kiemelt ügyfelek
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
Beszéljük meg az arcfelismerő modellek edzésadatigényét
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
Az arcfelismerés az intelligens biometrikus biztonság egyik szerves része, amelynek célja a személyazonosság megerősítése vagy hitelesítése. Technológiaként használják az emberek megállapítására, azonosítására és kategorizálására videókban, fényképekben és még valós idejű hírcsatornákban is.
Az arcfelismerés úgy működik, hogy az egyének rögzített arcát a megfelelő adatbázishoz hasonlítja. A folyamat az észleléssel kezdődik, majd 2D és 3D elemzés, kép-adat konverzió és végül a párosítás.
Az arcfelismerés, mint találékony vizuális azonosító technológia gyakran az elsődleges alapja az okostelefonok és számítógépek feloldásának. Mindazonáltal példaértékű a jelenléte a bűnüldözésben, azaz a tisztviselők segítése a gyanúsítottak bögreképeinek összegyűjtésében és az adatbázisokkal való összevetésében.
Ha célzottabb példákat keres, Amazon felismerése és a Google Fotói a legfontosabb példák.
Ha egy függőleges-specifikus AI-modell számítógépes látással történő oktatását tervezi, akkor először képesnek kell lennie arra, hogy azonosítsa az egyének képeit és arcát, majd kezdeményezze a felügyelt tanulást újabb technikák, például szemantika, szegmentálás és sokszög-feliratozás használatával. Ezért az arcfelismerés a lépcsőfok a biztonsági specifikus AI-modellek oktatásához, ahol az egyéni azonosítás elsőbbséget élvez az objektumok észlelésével szemben.
Az arcfelismerés számos intelligens rendszer gerincét képezheti a járvány utáni korszakban. Az előnyök közé tartozik a Face Pay technológiát használó jobb kiskereskedelmi élmény, jobb banki tapasztalat, csökkentett lakossági bűnözési ráta, az eltűnt személyek gyorsabb azonosítása, a betegellátás javítása, a pontos részvételi követés stb.