Szakterület
Arcfelismerés
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.
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.
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.
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.
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.
Ahhoz, hogy mesterséges intelligenciarendszere pontosan tudjon eredményeket elérni, több ezer emberi arcadatkészlettel kell betanítani. Minél nagyobb az arcképadatok mennyisége, annál jobb. Hálózatunk éppen ezért segíthet több millió adatkészlet beszerzésében, így arcfelismerő rendszere a legmegfelelőbb, legrelevánsabb és környezetfüggő adatokkal rendelkezik. Azt is megértjük, hogy földrajzi elhelyezkedése, piaci szegmense és demográfiai adatai nagyon specifikusak lehetnek. Annak érdekében, hogy minden igényt kielégítsünk, egyéni arcképadatokat biztosítunk különböző etnikumokra, korcsoportokra, rasszokra és egyebekre vonatkozóan. Szigorú irányelveket alkalmazunk arra vonatkozóan, hogyan kell az arcképeket feltölteni a rendszerünkbe a felbontás, a fájlformátum, a megvilágítás, a pózok és egyebek tekintetében.
Ha minőségi arcképeket szerez, a feladatnak csak 50%-át teljesítette. Az Ön arcfelismerő rendszerei továbbra is értelmetlen eredményeket adnak (vagy egyáltalán nem), ha betáplálják a megszerzett képadatkészleteket. A képzési folyamat elindításához megjegyzésekkel kell ellátnia az arcképét. Számos arcfelismerési adatpontot meg kell jelölni, gesztusokat, amelyeket fel kell címkézni, érzelmeket és kifejezéseket kell megjegyzésekkel ellátni, és így tovább. A Shaipnál az arcfelismerő technikáinkkal annotált arcképekkel tudunk segíteni. Az arcfelismerés minden bonyolult részletét és szempontját a pontosság érdekében saját házon belüli veteránjaink jegyzik fel, akik évek óta foglalkoznak az AI-spektrummal.
Szakértői csapatunk képes összegyűjteni és megjegyzésekkel ellátni az arcképeket a szabadalmaztatott képannotációs platformunkon, de ugyanazok a jegyzők egy rövid képzést követően az arcképeket az Ön házon belüli képannotációs platformján is kommentálhatják. Rövid időn belül több ezer arcképet tudnak majd megjegyzésekkel ellátni szigorú előírások alapján és a kívánt minőségben.
Elképzelésétől vagy piaci szegmensétől függetlenül rengeteg adatra lesz szüksége, amelyeket a betaníthatóság érdekében megjegyzésekkel kell ellátni. Ha gyors képet szeretne kapni arról, hogy milyen felhasználási esetekkel fordulhat hozzánk, íme egy lista.
Háttér
Az AI által vezérelt arcfelismerő modellek pontosságának és sokszínűségének növelése érdekében átfogó adatgyűjtési projektet indítottak. A projekt arra összpontosított, hogy különféle arcképeket és videókat gyűjtsön a különböző etnikumok, korcsoportok és fényviszonyok között. Az adatokat aprólékosan több különálló adatkészletbe rendezték, amelyek mindegyike konkrét felhasználási eseteket és iparági követelményeket szolgál ki.
Adatkészlet áttekintése
Részletek | Használja a 1. esetet | Használja a 2. esetet | Használja a 3. esetet |
---|---|---|---|
Használja az ügyet | Történelmi képek 15,000 XNUMX egyedi témáról | 5,000 egyedi alany arcképe | 10,000 XNUMX egyedi téma képei |
Objektív | Történelmi arcképek robusztus adatkészletének összeállítása a fejlett AI-modellképzéshez. | Változatos arcadatkészlet létrehozása kifejezetten az indiai és ázsiai piacok számára. | Különféle arcképek gyűjtéséhez különböző szögekből és arckifejezésekből. |
Adatkészlet összetétele | témák: 15,000 XNUMX egyedi személy. Adat pontok: Minden alany 1 beiratkozási képet + 15 történelmi képet adott. További adatok: 2 videó (beltéri és kültéri), amelyek 1,000 téma fejmozgását rögzítik. | témák: 5,000 XNUMX egyedi személy. | témák: 10,000 XNUMX egyedi személy Adat pontok: Minden alany 15-20 képet készített, több szögből és kifejezésből. |
Etnikai hovatartozás és demográfia | Etnikai megoszlás: Fekete (35%), kelet-ázsiai (42%), dél-ázsiai (13%), fehér (10%). nem: 50% nő, 50% férfi. Korcsoport: A képek az egyes alanyok életének utolsó 10 évét fedik le, a 18 éven felüliekre összpontosítva. | Etnikai megoszlás: Indiai (50%), ázsiai (20%), fekete (30%). Korcsoport: 18–60 évesek. Nemek szerinti megoszlás: 50% nő, 50% férfi. | Etnikai megoszlás: Kínai etnikai hovatartozás (100%). nem: 50% nő, 50% férfi. Korcsoport: 18-26 éves. |
kötet | 15,000 300,000 regisztrációs kép, 2,000 XNUMX+ történelmi kép és XNUMX XNUMX videó | Témánként 35 szelfi, összesen 175,000 XNUMX kép. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX kép. |
Minőségi előírások | Nagy felbontású képek (1920 x 1280), a világításra, az arckifejezésre és a kép tisztaságára vonatkozó szigorú irányelvekkel. | Változatos hátterek és öltözékek, nincs arcszépítés, és egyenletes képminőség az adatkészletben. | Nagy felbontású képek (2160 x 3840 pixel), precíz portréarány, valamint változatos szögek és kifejezések. |
Részletek | Használja a 4. esetet | Használja a 5. esetet | Használja a 6. esetet |
---|---|---|---|
Használja az ügyet | 6,100 egyedi alany képei (hat emberi érzelem) | 428 egyedi téma képei (9 világítási forgatókönyv) | 600 egyedi téma képei (etnikai alapú gyűjtemény) |
Objektív | Hat különböző emberi érzelmet ábrázoló arcképek összegyűjtése érzelemfelismerő rendszerek számára. | Arcképek rögzítéséhez különféle fényviszonyok mellett, mesterséges intelligencia modellek betanítása céljából. | Olyan adatkészlet létrehozása, amely megragadja az etnikumok sokféleségét az AI-modell teljesítményének javítása érdekében. |
Adatkészlet összetétele | témák: 6,100 egyed Kelet- és Dél-Ázsiából. Adat pontok: Témánként 6 kép, mindegyik más-más érzelmet képvisel. Etnikai megoszlás: Japán (9,000 kép), koreai (2,400), kínai (2,400), délkelet-ázsiai (2,400), dél-ázsiai (2,400). | témák: 428 indiai személy. Adat pontok: Témánként 160 kép 9 különböző fényviszonyok között. | témák: 600 egyedi személy különböző etnikai hátterű. Etnikai megoszlás: Afrikai (967 kép), közel-keleti (81), indián (1,383), dél-ázsiai (738), délkelet-ázsiai (481). Korcsoport: 20–70 évesek. |
kötet | 18,600 képek | 74,880 képek | 3,752 képek |
Minőségi előírások | Szigorú irányelvek az arc láthatóságára, megvilágítására és az arckifejezés egységességére vonatkozóan. | Tiszta képek egyenletes megvilágítással, valamint az életkor és a nem kiegyensúlyozott megjelenítésével. | Nagy felbontású képek az etnikai sokszínűségre és az adathalmaz konzisztenciájára összpontosítva. |
12 68 kép variációkkal a fejtartás, az etnikai hovatartozás, a nem, a háttér, a rögzítési szög, az életkor stb. körül, XNUMX mérföldkővel.
22 XNUMX arcvideó adatkészlet több országból, többféle pózzal az arcfelismerő modellekhez
2.5k+ kép 3,000+ embertől. Az adatkészlet 2-6 fős csoport képeit tartalmazza több földrajzi területről
20 XNUMX videó maszkos arcokról a Spoof Detection AI modell felépítéséhez/kiképzéséhez
Arcfelismerő képzési adatok kínálata 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.
Növelje az autonóm vezetési képességeket az arcfelismerő adatkészletekkel, amelyeket a vezető megfigyeléséhez és az autóban lévő biztonsági rendszerekhez terveztek
Fokozza a vásárlói élményt az arcfelismerő adatkészletekkel a személyre szabott bolti szolgáltatásokhoz és a zökkenőmentes fizetési folyamatokhoz.
Biztosítson személyre szabott vásárlási élményeket és javítsa az ügyfelek hitelesítését az e-kereskedelmi platformokon.
Tegye lehetővé a betegek azonosítását és diagnosztikai pontosságát az egészségügyi alkalmazásokhoz készült speciális arcfelismerő adatkészletekkel
Emelje fel a vendégszolgáltatásokat arcfelismerő adatkészletekkel a zökkenőmentes bejelentkezés és a személyre szabott vendéglátás érdekében.
Erősítse meg a biztonsági intézkedéseket a felügyeleti, fenyegetésészlelési és védelmi alkalmazásokhoz optimalizált arcfelismerő adatkészletekkel.
Dedikált és kiképzett csapatok:
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
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.
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.
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.
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
Beszéljük meg az arcfelismerő modellek edzésadatigényét
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 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.
Adatkészleteinket a különféle iparágak, például az autóipar, a kiskereskedelem, az egészségügy és a biztonság egyedi igényeihez szabjuk, biztosítva, hogy az adatok megfeleljenek az iparág-specifikus követelményeknek és alkalmazásoknak.
Betartjuk a szigorú adatvédelmi szabványokat, és megfelelünk a globális szabályozásoknak, például a GDPR-nak, biztosítva, hogy minden arcfelismerő adat etikus forrásból származzon, és szükség szerint anonimizálva legyen.
Adatkészleteinket sokféleségük, méretezhetőségük és jó minőségű annotációik különböztetik meg, így ideálisak a pontos és megbízható arcfelismerő modellek képzéséhez a különböző iparágakban.