ansiktsigenkänning
AI -utbildningsdata för 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.
Anatomin hos en exakt ansiktsigenkänningsmodell
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
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
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
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.
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 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.
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. 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 etc.
- För att integrera nyckelfri åtkomst till dina bilar eller anslutna bilar.
- Att köra riktade annonskampanjer för dina produkter eller tjänster.
- Gör vården mer tillgänglig
- Erbjud personliga gästfrihetstjänster till gäster genom att komma ihåg och profilera deras intressen, gillar/ogillar, rum och matpreferenser etc.
Olika ansiktsigenkänningsdatainsamling för AI-modellförbättring
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. |
Datauppsättningar för ansiktsigenkänning / Datauppsättning för ansiktsigenkänning
Ansikte landmärke dataset
12k bilder med variationer kring huvudställning, etnicitet, kön, bakgrund, tagningsvinkel, ålder etc. med 68 landmärken
- Användningsfall: ansiktsigenkänning
- Format: Bilder
- Volym: 12,000+
- Anteckning: Landmärkesannotering
Biometrisk datauppsättning
22k ansiktsvideodataset från flera länder med flera poser för ansiktsigenkänningsmodeller
- 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
- 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
- Användningsfall: Spoof Detection AI-modell
- Format: Video
- Volym: 20,000+
- Anteckning: Nej
vertikaler
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.
Bil
Öka kapaciteten för autonom körning med datauppsättningar för ansiktsigenkänning designade för förarövervakning och säkerhetssystem i bilen
Detaljhandeln
Förbättra kundupplevelsen med datauppsättningar för ansiktsigenkänning för personliga butikstjänster och sömlösa kassaprocesser.
e-handel
Leverera personliga shoppingupplevelser och förbättra kundautentisering i e-handelsplattformar.
Sjukvård
Styr patientidentifiering och diagnostisk noggrannhet med specialiserade datauppsättningar för ansiktsigenkänning för vårdtillämpningar
Hotell
Höj gästtjänsterna med datauppsättningar för ansiktsigenkänning för sömlösa incheckningar och personliga upplevelser inom gästfrihet.
Säkerhet och försvar
Stärk säkerhetsåtgärderna med datauppsättningar för ansiktsigenkänning optimerade för övervakning, hotdetektion och försvarstillämpningar.
Vår förmåga
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
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
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
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
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Rekommenderade resurser
Köparhandboken
Bildannotering och märkning för datorsyn
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.
Blogg
Hur datainsamling spelar en avgörande roll i utvecklingen av modeller för ansiktsigenkänning
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.
Blogg
Vad är AI-bildigenkänning och hur fungerar det?
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.
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Låt oss diskutera dina träningsdatabehov för ansiktsigenkänningsmodeller
Vanliga frågor (FAQ)
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 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.
Vi skräddarsyr våra datauppsättningar för att möta de specifika behoven i olika branscher, såsom fordonsindustri, detaljhandel, hälsovård och säkerhet, för att säkerställa att data överensstämmer med branschspecifika krav och applikationer.
Vi följer stränga datasekretessstandarder och följer globala bestämmelser som GDPR, vilket säkerställer att all ansiktsigenkänningsdata är etiskt källa och anonymiseras efter behov.
Våra datamängder kännetecknas av sin mångfald, skalbarhet och högkvalitativa kommentarer, vilket gör dem idealiska för att träna noggranna och pålitliga ansiktsigenkänningsmodeller inom olika branscher.