Pengecaman wajah
Data Latihan AI Untuk Pengecaman Muka
Optimumkan model pengecaman wajah anda untuk ketepatan dengan data gambar berkualiti terbaik
Hari ini, kita berada di awal mekanisme generasi seterusnya, di mana wajah kita adalah kod laluan kita. Melalui pengiktirafan ciri wajah yang unik, mesin dapat mengesan jika orang yang cuba mengakses peranti diberi kuasa, memadankan rakaman CCTV dengan gambar sebenar untuk mengesan penjahat dan pengguna yang ingkar, mengurangkan jenayah di kedai runcit dan banyak lagi. Dengan kata mudah, ini adalah teknologi yang memindai wajah seseorang untuk membenarkan akses atau melaksanakan sekumpulan tindakan yang dirancang untuk dilakukan. Pada backend, banyak algoritma dan modul berfungsi dengan pantas untuk melaksanakan pengiraan dan memadankan ciri wajah (seperti bentuk dan poligon) untuk menyelesaikan tugas penting.
Anatomi model pengecaman wajah yang tepat
Ciri dan perspektif wajah
Wajah seseorang kelihatan berbeza dari setiap sudut, profil, dan perspektif. Mesin harus dapat mengetahui dengan tepat sama ada ia adalah orang yang sama tanpa mengira sama ada individu itu menatap peranti tersebut tanpa mengira perspektif neutral depan atau perspektif kanan-bawah.
Banyak ekspresi wajah
Seorang model mesti memberitahu dengan tepat apakah seseorang itu tersenyum, mengerutkan kening, menangis, atau menatap dengan melihat mereka atau gambar mereka. Seharusnya dapat memahami bahawa mata dapat terlihat sama ketika seseorang itu terkejut atau takut dan kemudian mengesan ekspresi yang tepat tanpa ralat.
Nyatakan pengecam wajah yang unik
Pembezaan yang dapat dilihat seperti tahi lalat, parut, luka bakar, dan banyak lagi adalah pembezaan yang unik untuk individu & harus dipertimbangkan oleh modul AI untuk melatih dan memproses wajah dengan lebih baik. Model seharusnya dapat mengesannya dan mengaitkannya sebagai ciri wajah dan tidak hanya melangkau mereka.
Perkhidmatan Pengecaman Muka dari Shaip
Sama ada anda memerlukan pengumpulan data imej wajah (terdiri daripada ciri muka, perspektif, ekspresi atau emosi yang berbeza), atau perkhidmatan anotasi data imej muka (untuk menandai pembeza yang boleh dilihat, ekspresi muka dengan metadata yang sesuai iaitu tersenyum, berkerut muka, dsb.), penyumbang kami daripada di seluruh dunia boleh memenuhi keperluan data latihan anda dengan pantas dan pada skala.
Koleksi Gambar Muka
Untuk sistem AI anda menyampaikan hasil dengan tepat, ia perlu dilatih dengan beribu-ribu set data muka manusia. Lebih banyak jumlah data imej, lebih baik. Itulah sebabnya rangkaian kami boleh membantu anda mendapatkan berjuta-juta set data, jadi sistem pengecaman muka anda dilatih dengan data yang paling sesuai, relevan dan kontekstual.
Kami juga memahami bahawa geografi, segmen pasaran, dan demografi anda mungkin sangat spesifik. Untuk memenuhi semua keperluan anda, kami menyediakan data gambar wajah dari pelbagai etnik, kumpulan umur, kaum, dan banyak lagi. Kami menerapkan garis panduan yang ketat mengenai bagaimana gambar wajah harus diunggah ke sistem kami dari segi resolusi, format fail, penerangan, pose, dan banyak lagi. Ini memberi kita rangkaian data yang seragam yang bukan hanya mudah dikompilasi tetapi juga dilatih.
Anotasi Imej Muka
Apabila anda memperoleh gambar wajah yang berkualiti, anda hanya menyelesaikan 50% tugas. Sistem pengecaman wajah anda masih akan memberikan hasil yang tidak berguna (atau tidak ada hasil sama sekali) apabila anda memasukkan set data gambar yang diperoleh ke dalamnya. Untuk memulakan proses latihan, anda perlu membuat gambar wajah anda diberi keterangan. Terdapat beberapa titik data pengecaman wajah yang harus ditandai, gerak isyarat yang mesti dilabelkan, emosi dan ekspresi yang harus diberi penjelasan dan banyak lagi.
Di Shaip, kami melakukan semua ini dengan tepat melalui teknik pengenalan mercu tanda wajah kami. Semua perincian dan aspek pengecaman wajah yang rumit dijelaskan untuk ketepatan oleh veteran dalaman kami, yang telah bertahun-tahun memasuki spektrum AI.
Shaip Boleh
Sumber muka
imej
Latih sumber untuk melabel data gambar
Semak data untuk ketepatan & kualiti
Kirim fail data dalam format yang dipersetujui
Pasukan pakar kami dapat mengumpulkan dan memberi komen gambar wajah di platform anotasi gambar proprietari kami, namun, anotator yang sama setelah latihan ringkas juga dapat memberi anotasi gambar wajah di platform anotasi gambar dalaman anda. Dalam jangka masa pendek, mereka akan dapat menganotasi ribuan gambar wajah berdasarkan spesifikasi yang ketat dan dengan kualiti yang diinginkan.
Kes Penggunaan Pengecaman Muka
Tidak kira idea atau segmen pasaran anda, anda memerlukan volum data yang banyak yang perlu diberi anotasi untuk kebolehlatihan. Jadi, penyelesaian kami akan memenuhi keperluan anda dengan sempurna dan membantu mempercepatkan masa anda untuk memasarkan. Untuk mendapatkan idea ringkas mengenai beberapa kes penggunaan yang boleh anda sampaikan kepada kami, berikut adalah senarai.
- Untuk melaksanakan sistem pengecaman wajah dalam peranti mudah alih, IOT ekosistem, dan memberi laluan kepada keselamatan dan penyulitan lanjutan.
- Untuk tujuan pengawasan dan keselamatan geografi untuk memantau kejiranan berprofil tinggi, kawasan diplomat sensitif, dan banyak lagi.
- Untuk memasukkan akses tanpa kunci ke kereta anda atau kereta anda yang bersambung.
- Untuk menjalankan kempen iklan yang disasarkan untuk produk atau perkhidmatan anda.
- Untuk menjadikan penjagaan kesihatan lebih mudah diakses & menjadikan EHR saling beroperasi, dengan memberikan akses melalui ciri muka semasa kecemasan & pembedahan.
- Untuk menawarkan perkhidmatan hospitaliti yang diperibadikan kepada tetamu dengan mengingati & memprofilkan minat, suka/tidak suka, bilik & pilihan makanan mereka dsb.
Set Data Pengecaman Muka / Set Data Pengesanan Muka
Set data mercu tanda wajah
12k imej dengan variasi sekitar pose kepala, etnik, jantina, latar belakang, sudut tangkapan, umur, dsb. dengan 68 titik mercu tanda
- Kes Penggunaan: Pengecaman wajah
- Format: Imej
- jumlah: 12,000 +
- Anotasi: Anotasi Tanda
Set Data Biometrik
Set data video muka 22k dari pelbagai negara dengan berbilang pose untuk model pengecaman muka
- Kes Penggunaan: Pengecaman wajah
- Format: video
- jumlah: 22,000 +
- Anotasi: Tidak
Set Data Imej Kumpulan Orang
2.5k+ imej daripada 3,000+ orang. Set data mengandungi imej kumpulan 2-6 orang dari pelbagai geografi
- Kes Penggunaan: Model Pengecaman Imej
- Format: Imej
- jumlah: 2,500 +
- Anotasi: Tidak
Set Data Video Bertopeng Biometrik
20k video muka dengan topeng untuk membina/melatih model AI Pengesanan Spoof
- Kes Penggunaan: Model AI Pengesanan Spoof
- Format: video
- jumlah: 20,000 +
- Anotasi: Tidak
Vertikal
Menawarkan perkhidmatan pengecam wajah kepada pelbagai industri
Pengecaman wajah adalah kemarahan semasa di segmen, di mana kes penggunaan unik sedang diuji dan dilancarkan untuk pelaksanaan. Dari melacak pemerdagangan anak dan menggunakan ID bio di premis organisasi hingga mempelajari anomali yang tidak dapat dikesan pada mata normal, pengecaman wajah membantu perniagaan & industri dengan pelbagai cara.
Automotif
Runcit
ECommerce pemasaran
Healthcare
Hospitaliti
Keselamatan & Pertahanan
Keupayaan Kami
orang
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pengumpulan Data, Pelabelan & QA
- Pasukan Pengurusan Projek yang diperakui
- Pasukan Pembangunan Produk yang berpengalaman
- Pasukan Penyediaan Bakat & Pasukan Bakat
Proses
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Tahap Sigma 6 yang kuat
- Pasukan khusus 6 tali pinggang hitam Sigma - Pemilik proses utama & Pematuhan kualiti
- Gelung Penambahbaikan & Maklum Balas yang Berterusan
platform
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
- Platform hujung ke hujung berasaskan web
- Kualiti yang sempurna
- TAT lebih pantas
- Penghantaran lancar
Sumber Disyorkan
Panduan Pembeli
Anotasi Imej & Pelabelan untuk Penglihatan Komputer
Penglihatan komputer adalah mengenai memahami dunia visual untuk melatih aplikasi penglihatan komputer. Kejayaannya sepenuhnya merangkumi apa yang kita sebut anotasi gambar - proses asas di sebalik teknologi yang menjadikan mesin membuat keputusan yang bijak dan inilah yang akan kita bincangkan dan terokai.
Blog
Bagaimana Pengumpulan Data Memainkan Peranan Penting dalam Membangunkan Model Pengecaman Muka
Manusia mahir mengenali wajah, tetapi kita juga mentafsir ekspresi dan emosi secara semulajadi. Penyelidikan mengatakan kami boleh mengenal pasti wajah yang dikenali secara peribadi dalam masa 380ms selepas pembentangan dan 460ms untuk wajah yang tidak dikenali. Walau bagaimanapun, kualiti intrinsik manusia ini kini mempunyai pesaing dalam kecerdasan buatan dan Penglihatan Komputer.
Blog
Apakah Pengecaman Imej AI dan Bagaimana Ia Berfungsi?
Manusia mempunyai keupayaan semula jadi untuk membezakan & mengenal pasti objek, orang & tempat dengan tepat daripada gambar. Walau bagaimanapun, komputer tidak datang dengan keupayaan untuk mengklasifikasikan imej. Namun, mereka boleh dilatih untuk mentafsir maklumat visual menggunakan aplikasi penglihatan komputer & teknologi pengecaman imej.
Pelanggan Pilihan
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Mari bincangkan keperluan Data Latihan anda untuk Model Pengecaman Muka
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
Pengecaman wajah adalah salah satu komponen penting dari keselamatan biometrik pintar, yang bertujuan untuk mengesahkan atau mengesahkan identiti seseorang. Sebagai teknologi, ia digunakan untuk memastikan, mengenal pasti, dan mengkategorikan manusia dalam video, foto, dan bahkan umpan masa nyata.
Pengecaman wajah berfungsi dengan memadankan wajah individu yang ditangkap dengan pangkalan data yang berkaitan. Prosesnya dimulakan dengan pengesanan, diikuti dengan analisis 2D dan 3D, penukaran gambar ke data, dan akhirnya perjodohan.
Pengecaman wajah, sebagai teknologi pengenalan visual yang inventif sering menjadi asas utama untuk membuka kunci telefon pintar dan komputer. Namun, kehadirannya dalam penguatkuasaan undang-undang iaitu membantu pegawai mengumpulkan gambar suspek dan memadankannya dengan pangkalan data juga memenuhi syarat sebagai contoh.
Sekiranya anda melihat contoh yang lebih disasarkan, Pengiktirafan Amazon dan Foto Google adalah beberapa contoh utama.
Sekiranya anda merancang untuk melatih model AI khusus vertikal dengan penglihatan komputer, anda mesti membuatnya dapat mengenal pasti gambar dan wajah individu dan kemudian memulakan pembelajaran yang diselia dengan memberi teknik yang lebih baru seperti semantik, segmentasi, dan anotasi poligon. Oleh itu, pengecaman wajah adalah batu loncatan untuk melatih model AI khusus keselamatan, di mana pengenalan individu diutamakan daripada pengesanan objek.
Pengecaman wajah boleh menjadi tulang belakang beberapa sistem pintar pada era pasca pandemi. Manfaatnya termasuk pengalaman runcit yang lebih baik menggunakan teknologi Face Pay, pengalaman perbankan yang lebih baik, penurunan kadar jenayah runcit, pengenalan orang hilang yang lebih cepat, penjagaan pesakit yang lebih baik, penjejakan kehadiran yang tepat, dan banyak lagi.