ansiktsigenkänning
Optimera dina ansiktsigenkänningsmodeller för noggrannhet med bilddata av bästa kvalitet
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.
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.
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.
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.
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.
För att ditt AI-system ska kunna leverera korrekta resultat måste det tränas med tusentals mänskliga ansiktsdatauppsättningar. Ju mer volymen av ansiktsbilddata, 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 anpassade ansiktsbilddata över olika etniciteter, åldersgrupper, raser och mer. Vi använder stränga riktlinjer för hur ansiktsbilder ska laddas upp till vårt system när det gäller upplösningar, filformat, belysning, poser och mer.
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 initiera träningsprocessen måste du få din ansiktsbild kommenterad. Det finns flera datapunkter för ansiktsigenkänning som måste markeras, gester som måste märkas, känslor och uttryck som måste kommenteras och mer. På Shaip kan vi hjälpa dig med kommenterade ansiktsbilder med våra tekniker för ansiktsigenkänning. Alla intrikata detaljer och aspekter av ansiktsigenkänning är kommenterade för noggrannhet av våra egna interna veteraner, som har varit i AI-spektrat i flera år.
Vårt team av experter kan samla in och kommentera ansiktsbilder på vår egenutvecklade bildkommentarsplattform, men samma annotatorer kan efter en kort utbildning också kommentera ansiktsbilder på din interna bildkommentarplattform. Inom ett kort intervall kommer de att kunna kommentera tusentals ansiktsbilder baserat på strikta specifikationer och med önskad kvalitet.
Oavsett din idé eller marknadssegment skulle du behöva rikliga mängder data som behöver kommenteras för att kunna tränas. För att få en snabb uppfattning om några av användningsfallen kan du kontakta oss, här är en lista.
Bakgrund
I ett försök att förbättra noggrannheten och mångfalden av AI-drivna ansiktsigenkänningsmodeller inleddes ett omfattande datainsamlingsprojekt. Projektet fokuserade på att samla in olika ansiktsbilder och videor över olika etniciteter, åldersgrupper och ljusförhållanden. Datan organiserades noggrant i flera distinkta datauppsättningar, som var och en betjänade specifika användningsfall och branschkrav.
Dataset översikt
| Detaljer | Använd fall 1 | Använd fall 2 | Använd fall 3 |
|---|---|---|---|
| Användningsfall | Historiska bilder av 15,000 XNUMX unika ämnen | Ansiktsbilder av 5,000 XNUMX unika ämnen | Bilder på 10,000 XNUMX unika ämnen |
| Mål | Att bygga en robust datauppsättning av historiska ansiktsbilder för avancerad AI-modellutbildning. | Att skapa en mångsidig ansiktsdatauppsättning specifikt för de indiska och asiatiska marknaderna. | Att samla in en mängd olika ansiktsbilder som fångar olika vinklar och uttryck. |
| Datasetsammansättning | ämnen: 15,000 XNUMX unika individer. Datapunkter: Varje ämne gav 1 registreringsbild + 15 historiska bilder. Ytterligare data: 2 videor (inomhus och utomhus) som fångar huvudrörelser för 1,000 XNUMX motiv. | ämnen: 5,000 XNUMX unika individer. | ämnen: 10,000 XNUMX unika individer Datapunkter: Varje motiv gav 15-20 bilder, som täckte flera vinklar och uttryck. |
| Etnicitet och demografi | Etnisk uppdelning: Svart (35 %), östasiatiskt (42 %), sydasiatiskt (13 %), vitt (10 %). Kön: 50 % kvinnor, 50 % män. Åldersgrupp: Bilder täcker upp till de sista 10 åren av varje motivs liv, med fokus på individer i åldern 18+. | Etnisk uppdelning: Indisk (50 %), asiatisk (20 %), svart (30 %). Åldersgrupp: 18 till 60 år. Könsfördelning: 50 % kvinnor, 50 % män. | Etnisk uppdelning: Kinesisk etnicitet (100%). Kön: 50 % kvinnor, 50 % män. Åldersgrupp: 18-26 år gammal. |
| Volym | 15,000 300,000 registreringsbilder, 2,000 XNUMX+ historiska bilder och XNUMX XNUMX videor | 35 selfies per motiv, totalt 175,000 XNUMX bilder. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX bilder. |
| Kvalitetsstandarder | Högupplösta bilder (1920 x 1280), med strikta riktlinjer för belysning, ansiktsuttryck och bildskärpa. | Olika bakgrunder och klädsel, ingen ansiktsförsköning och konsekvent bildkvalitet över hela datasetet. | Högupplösta bilder (2160 x 3840 pixlar), exakt porträttförhållande och varierande vinklar och uttryck. |
| Detaljer | Använd fall 4 | Använd fall 5 | Använd fall 6 |
|---|---|---|---|
| Användningsfall | Bilder av 6,100 XNUMX unika ämnen (sex mänskliga känslor) | Bilder av 428 unika motiv (9 ljusscenarier) | Bilder av 600 unika ämnen (etnicitetsbaserad samling) |
| Mål | Att samla in ansiktsbilder som visar sex distinkta mänskliga känslor för system för känsloigenkänning. | För att ta ansiktsbilder under olika ljusförhållanden för träning av AI-modeller. | Att skapa en datauppsättning som fångar mångfalden av etniciteter för förbättrad AI-modellprestanda. |
| Datasetsammansättning | ämnen: 6,100 XNUMX individer från Öst- och Sydasien. Datapunkter: 6 bilder per motiv, var och en representerar olika känslor. Etnisk uppdelning: Japanska (9,000 2,400 bilder), koreanska (2,400 2,400), kinesiska (2,400 XNUMX), sydostasiatiska (XNUMX XNUMX), sydasiatiska (XNUMX XNUMX). | ämnen: 428 indiska individer. Datapunkter: 160 bilder per motiv i 9 olika ljusförhållanden. | ämnen: 600 unika individer från olika etniska bakgrunder. Etnisk uppdelning: Afrikansk (967 bilder), Mellanöstern (81), indian (1,383 738), sydasiatisk (481), sydostasiatisk (XNUMX). Åldersgrupp: 20 till 70 år. |
| Volym | 18,600 bilder | 74,880 bilder | 3,752 bilder |
| Kvalitetsstandarder | Strikta riktlinjer för ansiktssynlighet, belysning och uttryckskonsistens. | Tydliga bilder med konsekvent ljussättning och en balanserad representation av ålder och kön. | Högupplösta bilder med fokus på etnisk mångfald och konsekvens över datasetet. |
12k bilder med variationer kring huvudställning, etnicitet, kön, bakgrund, tagningsvinkel, ålder etc. med 68 landmärken
22k ansiktsvideodataset från flera länder med flera poser för ansiktsigenkänningsmodeller
2.5k+ bilder från 3,000 2+ personer. Dataset innehåller bilder på en grupp på 6-XNUMX personer från flera geografier
20k videor av ansikten med masker för att bygga/träna Spoof Detection AI-modell
Erbjuder träningsdata för ansiktsigenkänning 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.
Öka kapaciteten för autonom körning med datauppsättningar för ansiktsigenkänning designade för förarövervakning och säkerhetssystem i bilen
Förbättra kundupplevelsen med datauppsättningar för ansiktsigenkänning för personliga butikstjänster och sömlösa kassaprocesser.
Leverera personliga shoppingupplevelser och förbättra kundautentisering i e-handelsplattformar.
Styr patientidentifiering och diagnostisk noggrannhet med specialiserade datauppsättningar för ansiktsigenkänning för vårdtillämpningar
Höj gästtjänsterna med datauppsättningar för ansiktsigenkänning för sömlösa incheckningar och personliga upplevelser inom gästfrihet.
Stärk säkerhetsåtgärderna med datauppsättningar för ansiktsigenkänning optimerade för övervakning, hotdetektion och försvarstillämpningar.
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
Datorsyn handlar om att förstå den visuella världen för att utbilda datorvisionsapplikationer. Dess framgång beror helt på vad vi kallar bildanteckningar - den grundläggande processen bakom tekniken som får maskiner att fatta intelligenta beslut och det är precis vad vi håller på att diskutera och utforska.
Människor är skickliga på att känna igen ansikten, men vi tolkar också uttryck och känslor helt naturligt. Forskning säger att vi kan identifiera personligt bekanta ansikten inom 380 ms efter presentationen och 460 ms för obekanta ansikten. Men denna inneboende mänskliga egenskap har nu en konkurrent inom artificiell intelligens och datorseende.
Människor har den medfödda förmågan att särskilja och exakt identifiera föremål, människor och platser från fotografier. Datorer har dock inte möjlighet att klassificera bilder. Ändå kan de tränas i att tolka visuell information med hjälp av datorseende och bildigenkänningsteknik.
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Låt oss diskutera dina träningsdatabehov för ansiktsigenkänningsmodeller
Ansiktsigenkänning är en biometrisk teknik som identifierar eller verifierar en persons identitet genom att analysera unika ansiktsdrag från bilder eller videor.
Det fungerar genom att ta en bild, analysera ansiktsdrag och matcha dem mot en databas för att identifiera eller verifiera en person.
Ansiktsigenkänning är avgörande för AI/ML-projekt eftersom det möjliggör tillämpningar som säkerhet, autentisering och personliga kundupplevelser.
Branscher som säkerhet, hälso- och sjukvård, detaljhandel, fordonsindustrin och hotell- och restaurangbranschen använder dessa datamängder för tillämpningar som övervakning, åtkomstkontroll och personalisering.
Dataset samlas in från olika källor, vilket säkerställer representation över demografi, åldersgrupper och ljusförhållanden.
Annotering innebär att man märker ansiktsdrag, uttryck och unika identifierare som ärr och födelsemärken för korrekt AI-träning.
Ja, alla datamängder följer globala integritetsstandarder som GDPR och säkerställer att data anonymiseras och anskaffas på ett etiskt korrekt sätt.
Ja, datamängder kan skräddarsys för specifika demografiska grupper, branscher eller förhållanden baserat på projektets krav.
Kvalitet säkerställs genom strikta riktlinjer för bildupplösning, ljussättning och expertvalidering för noggrannhet och konsekvens.
Ja, datamängder är skalbara och kan stödja projekt av alla storlekar med miljontals bilder.
Datamängder tillhandahålls i standardformat med metadata, vilket gör dem enkla att integrera i AI-arbetsflöden.
Flexibla licensalternativ finns tillgängliga, inklusive standardiserade eller anpassade datamängder.
Kostnaden beror på storleken, anpassningsmöjligheterna och licensbehoven för datamängden. Kontakta oss för bästa möjliga offert.
Leveranstider varierar beroende på projektets storlek och komplexitet, men är utformade för att effektivt möta deadlines.
De förbättrar AI-modellernas noggrannhet genom att tillhandahålla högkvalitativ och mångsidig data som möjliggör tillförlitlig ansiktsigenkänning under olika förhållanden.
