ansiktsigenkänning

AI -utbildningsdata för ansiktsigenkänning

Optimera dina ansiktsigenkänningsmodeller för noggrannhet med bilddata av bästa kvalitet

ansiktsigenkänning

Idag är vi i början av nästa generations mekanism, där våra ansikten är våra lösenord. Genom erkännande av unika ansiktsegenskaper kan maskiner upptäcka om personen som försöker få tillgång till en enhet är auktoriserad, matcha övervakningsfilmer med faktiska bilder för att spåra brottare och felaktiga, minska brottsligheten i butiker och mer. I enkla ord är detta tekniken som skannar en individs ansikte för att ge behörighet åtkomst eller utföra en uppsättning åtgärder som den är utformad för att utföra. I backend arbetar massor av algoritmer och moduler med rasande hastigheter för att utföra beräkningar och matcha ansiktsdrag (som former och polygoner) för att utföra viktiga uppgifter.

Anatomin hos en exakt ansiktsigenkänningsmodell

Ansiktsegenskaper och perspektiv

Ansiktsdrag och perspektiv

En persons ansikte ser annorlunda ut från varje vinkel, profil och perspektiv. En maskin ska kunna exakt berätta om det är samma person oavsett om individen stirrar på enheten oavsett från ett frontneutralt perspektiv eller höger-under-perspektiv.

Många ansiktsuttryck

Många ansiktsuttryck

En modell måste exakt berätta om en person ler, rynkar pannan, gråter eller stirrar genom att titta på dem eller deras bilder. Det bör kunna förstå att ögonen kan se likadana ut när en person antingen är förvånad eller rädd och sedan upptäcker det exakta uttrycket felfritt.

Anteckna unika ansiktsidentifierare

Anteckna unika ansiktsidentifierare

Synliga differentiatorer som mol, ärr, brandbrännskador och mer är differentierare som är unika för individer och bör övervägas av AI -moduler för att träna och bearbeta ansikten bättre. Modeller ska kunna upptäcka dem och tillskriva dem som ansiktsdrag och inte bara hoppa över dem.

Ansiktsigenkänningstjänster från Shaip

Oavsett om du behöver insamling av ansiktsbilddata (som består av olika ansiktsdrag, perspektiv, uttryck eller känslor), eller tjänster för kommentarer för ansiktsbilddata (för att tagga synlig differentiator, ansiktsuttryck med lämplig metadata, t.ex. leende, rynkade pannor, etc.) kommer våra bidragsgivare från över hela världen kan möta dina träningsdatabehov snabbt och i stor skala.

Ansiktsbildsamling

Ansiktsbildsamling

För att ditt AI-system ska kunna leverera exakta resultat måste det tränas med tusentals mänskliga ansiktsdatauppsättningar. Ju mer volym bilddata, desto bättre. Det är därför vårt nätverk kan hjälpa dig att hämta miljontals datauppsättningar, så att ditt ansiktsigenkänningssystem tränas med de mest lämpliga, relevanta och kontextuella data.

Vi förstår också att din geografi, marknadssegment och demografi kan vara mycket specifika. För att tillgodose alla dina behov tillhandahåller vi ansiktsdata från olika etniciteter, åldersgrupper, raser och mer. Vi använder strikta riktlinjer för hur ansiktsbilder ska laddas upp till vårt system när det gäller upplösningar, filformat, belysning, poser och mer. Detta ger oss ett enhetligt utbud av datamängder som inte bara är enkla att sammanställa utan också att träna.

Ansiktsbildskommentar

Ansiktsbildskommentar

När du skaffar ansiktsbilder av hög kvalitet har du bara slutfört 50% av uppgiften. Dina ansiktsigenkänningssystem skulle fortfarande ge dig meningslösa resultat (eller inga resultat alls) när du matar in förvärvade bilddatauppsättningar i dem. För att starta träningsprocessen måste du få din ansiktsbild annoterad. Det finns flera ansiktsigenkänningspunkter som måste markeras, gester som måste märkas, känslor och uttryck som måste kommenteras och mer.

På Shaip gör vi allt detta med precision genom våra tekniker för ansiktsigenkänning. Alla invecklade detaljer och aspekter av ansiktsigenkänning kommenteras för noggrannhet av våra egna interna veteraner, som har varit i AI-spektrumet i flera år.

Shaip Can

Källa ansiktsbehandling
bilder

Träna resurser för att märka bilddata

Granska data för noggrannhet och kvalitet

Skicka datafiler i överenskommet format

Vårt team av experter kan samla in och kommentera ansiktsbilder på vår egenutvecklade plattform för bildannotering, men samma annotatorer efter en kort utbildning kan också kommentera ansiktsbilder på din interna bildannotationsplattform. Inom kort tid kommer de att kunna kommentera tusentals ansiktsbilder baserade på strikta specifikationer och med önskad kvalitet.

Användningsfall för ansiktsigenkänning

Oavsett din idé eller marknadssegment skulle du behöva rikliga mängder data som behöver kommenteras för att kunna tränas. Så våra lösningar kommer perfekt att möta dina behov och hjälpa till att snabba upp din tid till marknaden. För att få en snabb uppfattning om några av användningsfallen kan du kontakta oss, här är en lista.

  • För att implementera ansiktsigenkänningssystem i bärbara enheter, IoT ekosystem och ge plats åt avancerad säkerhet och kryptering.
  • För geografisk övervakning och säkerhetsändamål för att övervaka högprofilerade stadsdelar, känsliga regioner av diplomater och mer.
  • Att integrera nyckelfri åtkomst till dina bilar eller dina anslutna bilar.
  • Att köra riktade annonskampanjer för dina produkter eller tjänster.
  • För att göra sjukvården mer tillgänglig och göra EHR kompatibla genom att ge åtkomst genom ansiktsdrag under nödsituationer och operationer.
  • Att erbjuda personliga gästfrihetstjänster till gäster genom att komma ihåg och profilera deras intressen, gillar/ogillar, rum och matpreferenser etc.

Datauppsättningar för ansiktsigenkänning / Datauppsättning för ansiktsigenkänning

Ansikte landmärke dataset

12k bilder med variationer kring huvudställning, etnicitet, kön, bakgrund, tagningsvinkel, ålder etc. med 68 landmärken

Datauppsättning för ansiktsbilder

  • Användningsfall: ansiktsigenkänning
  • Format: Bilder
  • Volym: 12,000 +
  • Anteckning: Landmärkesannotering

Biometrisk datauppsättning

22k ansiktsvideodataset från flera länder med flera poser för ansiktsigenkänningsmodeller

Biometrisk datauppsättning

  • Användningsfall: ansiktsigenkänning
  • Format: Video
  • Volym: 22,000 +
  • Anteckning: Nej

Bilddataset för grupp människor

2.5k+ bilder från 3,000 2+ personer. Dataset innehåller bilder på en grupp på 6-XNUMX personer från flera geografier

Grupp Människor Bild Dataset

  • Användningsfall: Bildigenkänningsmodell
  • Format: Bilder
  • Volym: 2,500 +
  • Anteckning: Nej

Dataset för biometriska maskerade videor

20k videor av ansikten med masker för att bygga/träna Spoof Detection AI-modell

Dataset för biometriska maskerade videor

  • Användningsfall: Spoof Detection AI-modell
  • Format: Video
  • Volym: 20,000 +
  • Anteckning: Nej

vertikaler

Erbjuder ansiktsigenkänningstjänster till flera branscher

Ansiktsigenkänning är den aktuella ilskan över segment där unika användningsfall testas och rullas ut för implementeringar. Från att spåra barnhandlare och distribuera bio -ID i organisationslokaler till att studera avvikelser som kan gå oupptäckta till det normala ögat, hjälper ansiktsigenkänning företag och industrier på en mängd olika sätt.

Autonoma fordon

Bil

Detaljhandeln

Detaljhandeln

Mode & amp; E-handel - bildmärkning

Marknadsföring av e -handel

Sjukvård

Sjukvård

Gästfrihet

Gästfrihet

Säkerhet & amp; Försvar

Säkerhet och försvar

Vår förmåga

Personer

Personer

Dedikerade och utbildade team:

  • 30,000+ medarbetare för datainsamling, märkning och kvalitetssäkring
  • Godkänd projektledningsteam
  • Erfaren produktutvecklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team

Processen

Processen

Högsta processeffektivitet säkerställs med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
  • Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
  • Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga 

plattform

plattform

Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:

  • Webbaserad end-to-end-plattform
  • Oklanderlig kvalitet
  • Snabbare TAT
  • Sömlös leverans

Utvalda klienter

Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.

amason
Google
Microsoft
Cogknit
Dagdröm

Låt oss diskutera dina träningsdatabehov för ansiktsigenkänningsmodeller

Ansiktsigenkänning är en av de integrerade komponenterna i intelligent biometrisk säkerhet, som syftar till att bekräfta eller verifiera en persons identitet. Som en teknik används den för att fastställa, identifiera och kategorisera människor i videor, foton och till och med realtidsflöden.

Ansiktsigenkänning fungerar genom att matcha individernas fångade ansikten mot en relevant databas. Processen börjar med detektering, följs av en 2D- och 3D-analys, bild-till-data-konvertering och slutligen matchmaking.

Ansiktsigenkänning, som en uppfinningsrik visuell identifieringsteknik, är ofta den primära grunden för att låsa upp smartphones och datorer. Men dess närvaro i brottsbekämpning, dvs att hjälpa tjänstemän att samla in muggbilder av de misstänkta och matcha dem mot databaser, är också ett exempel.

Om du tittar på mer riktade exempel, Amazons erkännande och Googles foton är några av de främsta exemplen.

Om du planerar att utbilda en vertikalspecifik AI-modell med datorsyn måste du först göra den i stånd att identifiera bilder och ansikten hos individer och sedan initiera övervakat lärande genom att mata in nyare tekniker som semantik, segmentering och polygonannotering. Ansiktsigenkänning är därför steget för utbildning av säkerhetsspecifika AI-modeller, där individuell identifiering prioriteras framför objektdetektering.

Ansiktsigenkänning kan vara ryggraden i flera intelligenta system under tiden efter pandemin. Fördelarna inkluderar förbättrad detaljhandelsupplevelse med Face Pay -teknik, bättre bankupplevelse, minskad brottslighet i detaljhandeln, snabbare identifiering av försvunna personer, förbättrad patientvård, noggrann närvarospårning och mer.