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 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 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. Detta ger oss ett enhetligt utbud av datauppsättningar som inte bara är lätta att kompilera utan också träna.
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 gör vi allt detta med precision genom 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-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
- 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 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.
Bil
Sjukvård
Detaljhandeln
Hotell
Marknadsföring av e -handel
Säkerhet och försvar
Vår förmåga
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för datainsamling, 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 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.