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La reconnaissance faciale
Aujourd'hui, nous sommes à l'aube du mécanisme de nouvelle génération, où nos visages sont nos codes d'accès. Grâce à la reconnaissance de caractéristiques faciales uniques, les machines peuvent détecter si la personne essayant d'accéder à un appareil est autorisée, faire correspondre les séquences de vidéosurveillance avec des images réelles pour suivre les criminels et les défaillants, réduire la criminalité dans les magasins de détail, etc. En termes simples, il s'agit de la technologie qui scanne le visage d'un individu pour autoriser l'accès ou exécuter un ensemble d'actions pour lesquelles il est conçu. En arrière-plan, des tonnes d'algorithmes et de modules fonctionnent à des vitesses vertigineuses pour exécuter des calculs et faire correspondre les traits du visage (comme des formes et des polygones) pour accomplir des tâches cruciales.
Le visage d'une personne est différent de chaque angle, profil et perspective. Une machine devrait être capable de dire avec précision s'il s'agit de la même personne, que l'individu regarde l'appareil, indépendamment d'une perspective avant neutre ou d'une perspective juste en dessous.
Un modèle doit dire avec précision si une personne sourit, fronce les sourcils, pleure ou la regarde en la regardant ou en regardant ses images. Il devrait être capable de comprendre que les yeux peuvent se ressembler lorsqu'une personne est surprise ou effrayée, puis détecter l'expression précise sans erreur.
Les différenciateurs visibles comme les grains de beauté, les cicatrices, les brûlures par le feu, etc. sont des différenciateurs uniques pour les individus et devraient être pris en compte par les modules d'IA pour mieux former et traiter les visages. Les modèles devraient être capables de les détecter et de les attribuer en tant que traits du visage et pas simplement de les ignorer.
Que vous ayez besoin d'une collecte de données d'images faciales (comprenant différentes caractéristiques faciales, perspectives, expressions ou émotions) ou de services d'annotation de données d'images faciales (pour marquer un différenciateur visible, des expressions faciales avec des métadonnées appropriées, c'est-à-dire sourire, froncer les sourcils, etc.), nos contributeurs de à travers le monde peut répondre rapidement et à grande échelle à vos besoins en matière de données d'entraînement.
Pour que votre système d'IA puisse fournir des résultats précis, il doit être formé avec des milliers d'ensembles de données faciales humaines. Plus le volume de données d'images faciales est important, mieux c'est. C'est pourquoi notre réseau peut vous aider à trouver des millions d'ensembles de données, afin que votre système de reconnaissance faciale soit formé avec les données les plus appropriées, pertinentes et contextuelles. Nous comprenons également que votre géographie, votre segment de marché et vos données démographiques peuvent être très spécifiques. Pour répondre à tous vos besoins, nous fournissons des données d'images faciales personnalisées pour diverses ethnies, groupes d'âge, races, etc. Nous déployons des directives strictes sur la manière dont les images faciales doivent être téléchargées sur notre système en termes de résolutions, de formats de fichiers, d'éclairage, de poses, etc.
Lorsque vous obtenez des images faciales de qualité, vous n'avez accompli que 50 % de la tâche. Vos systèmes de reconnaissance faciale vous donneraient toujours des résultats inutiles (ou aucun résultat du tout) lorsque vous leur alimentez des ensembles de données d'images acquises. Pour lancer le processus de formation, vous devez faire annoter votre image faciale. Il y a plusieurs points de données de reconnaissance faciale qui doivent être marqués, des gestes qui doivent être étiquetés, des émotions et des expressions qui doivent être annotées, etc. Chez Shaip, nous pouvons vous aider à annoter des images faciales grâce à nos techniques de reconnaissance de points de repère faciaux. Tous les détails et aspects complexes de la reconnaissance faciale sont annotés pour plus de précision par nos propres vétérans internes, qui travaillent dans le domaine de l'IA depuis des années.
Notre équipe d'experts peut collecter et annoter des images faciales sur notre plateforme d'annotation propriétaire. Cependant, après une courte formation, ces mêmes annotateurs peuvent également annoter des images faciales sur votre plateforme interne. En peu de temps, ils seront capables d'annoter des milliers d'images faciales selon des spécifications rigoureuses et avec la qualité souhaitée.
Quelle que soit votre idée ou votre segment de marché, vous aurez besoin de volumes abondants de données qui doivent être annotées pour pouvoir être formées. Pour avoir une idée rapide de certains des cas d'utilisation que vous pourriez nous contacter, voici une liste.
Présentation
Afin d’améliorer la précision et la diversité des modèles de reconnaissance faciale basés sur l’IA, un projet complet de collecte de données a été lancé. Le projet s’est concentré sur la collecte d’images et de vidéos faciales diverses provenant de différentes ethnies, groupes d’âge et conditions d’éclairage. Les données ont été méticuleusement organisées en plusieurs ensembles de données distincts, chacun répondant à des cas d’utilisation et à des exigences sectorielles spécifiques.
Aperçu de l'ensemble de données
| DÉTAILS | Cas d'utilisation 1 | Cas d'utilisation 2 | Cas d'utilisation 3 |
|---|---|---|---|
| Case Study | Images historiques de 15,000 XNUMX sujets uniques | Images faciales de 5,000 XNUMX sujets uniques | Images de 10,000 XNUMX sujets uniques |
| Objectif | Constituer un ensemble de données robuste d'images faciales historiques pour l'entraînement de modèles d'IA avancés. | Créer un ensemble de données faciales diversifié pour les marchés indien et asiatique. | Collectez des images variées du visage, couvrant plusieurs angles et expressions. |
| Composition de l'ensemble de données |
Sujets : 10 000 1 image d'inscription + 15 images historiques par sujet 2 vidéos (intérieur/extérieur) pour 1 000 sujets |
Sujets : 10 000 35 selfies par sujet |
Sujets : 10 000 15 à 20 images par sujet |
| Ethnicité et données démographiques |
Noirs (35%), Asiatiques de l'Est (42%), Asiatiques du Sud (13%), Blancs (10%) 50 % de femmes / 50 % d'hommes plus de 18 ans |
Indien (50%), Asiatique (20%), Noir (30%) 18 à 60 ans 50 % de femmes / 50 % d'hommes |
Chinois (100%) 18 à 26 ans 50 % de femmes / 50 % d'hommes |
| Volume | 15 000 inscriptions + plus de 300 000 images historiques + 2 000 vidéos | Images 175,000 | 150,000–200,000 images |
| normes de qualité | Résolution 1920×1280, directives strictes en matière d'éclairage et de netteté | Origines diverses, sans embellissement, qualité constante | Résolution 2160×3840, format portrait précis, angles variés |
| DÉTAILS | Cas d'utilisation 4 | Cas d'utilisation 5 | Cas d'utilisation 6 |
|---|---|---|---|
| Case Study | 6 100 sujets – Six émotions humaines | 428 sujets – 9 scénarios d'éclairage | Collection de 600 sujets basée sur l'origine ethnique |
| Objectif | Constituer un ensemble de données pour les systèmes de reconnaissance des émotions. | Capturez des images de visages sous différentes conditions d'éclairage. | Améliorer les performances de l'IA grâce à la diversité ethnique. |
| Composition de l'ensemble de données |
6 images par sujet (6 émotions) Représentation japonaise, coréenne, chinoise, sud-asiatique et sud-asiatique |
160 images par sujet 9 conditions d'éclairage |
Africain, Moyen-Oriental, Amérindien, Sud-Asiatique, Sud-Est Asiatique Âge : 20–70 ans |
| Volume | Images 18,600 | Images 74,880 | Images 3,752 |
| normes de qualité | Visibilité faciale stricte et cohérence des expressions | Images nettes, représentation équilibrée de l'âge et du sexe | Haute résolution, cohérence ethnique |
Images 12k avec des variations autour de la pose de la tête, de l'origine ethnique, du sexe, de l'arrière-plan, de l'angle de capture, de l'âge, etc. avec 68 points de repère
Ensemble de données vidéo faciales 22k de plusieurs pays avec plusieurs poses pour les modèles de reconnaissance faciale
20 XNUMX vidéos de visages avec des masques pour la création/la formation d'un modèle d'IA de détection d'usurpation d'identité
Plus de 2.5 3,000 images de plus de 2 6 personnes. L'ensemble de données contient des images d'un groupe de XNUMX à XNUMX personnes provenant de plusieurs zones géographiques
Offrir des données de formation à la reconnaissance faciale à de nombreux secteurs
La reconnaissance faciale est à la mode dans tous les segments, où des cas d'utilisation uniques sont testés et déployés pour les implémentations. Du suivi des trafiquants d'enfants et du déploiement de la bio-identification dans les locaux de l'organisation à l'étude d'anomalies qui pourraient passer inaperçues à l'œil nu, la reconnaissance faciale aide les entreprises et les industries de multiples façons.
Améliorez les capacités de conduite autonome grâce à des ensembles de données de reconnaissance faciale conçus pour la surveillance du conducteur et les systèmes de sécurité embarqués
Améliorez l'expérience client avec des ensembles de données de reconnaissance faciale pour des services personnalisés en magasin et des processus de paiement fluides.
Offrez des expériences d’achat personnalisées et améliorez l’authentification des clients sur les plateformes de commerce électronique.
Améliorez l'identification des patients et la précision du diagnostic grâce à des ensembles de données de reconnaissance faciale spécialisés pour les applications de santé
Améliorez les services offerts aux clients grâce à des ensembles de données de reconnaissance faciale pour des enregistrements fluides et des expériences personnalisées dans l'hôtellerie.
Renforcez les mesures de sécurité avec des ensembles de données de reconnaissance faciale optimisés pour les applications de surveillance, de détection des menaces et de défense.
Des équipes dédiées et formées:
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
La plateforme brevetée offre des avantages :
La vision par ordinateur consiste à donner un sens au monde visuel pour former des applications de vision par ordinateur. Son succès se résume entièrement à ce que nous appelons l'annotation d'images - le processus fondamental derrière la technologie qui permet aux machines de prendre des décisions intelligentes et c'est exactement ce que nous sommes sur le point de discuter et d'explorer.
Les humains sont doués pour reconnaître les visages, mais nous interprétons aussi les expressions et les émotions assez naturellement. La recherche indique que nous pouvons identifier les visages personnellement familiers dans les 380 ms après la présentation et 460 ms pour les visages inconnus. Cependant, cette qualité intrinsèquement humaine a maintenant un concurrent dans l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur.
Les êtres humains ont la capacité innée de distinguer et d'identifier avec précision des objets, des personnes et des lieux à partir de photographies. Cependant, les ordinateurs n'ont pas la capacité de classer les images. Pourtant, ils peuvent être formés pour interpréter les informations visuelles à l'aide d'applications de vision par ordinateur et de la technologie de reconnaissance d'images.
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
La reconnaissance faciale est une technologie biométrique qui identifie ou vérifie l’identité d’une personne en analysant les caractéristiques faciales uniques à partir d’images ou de vidéos.
Il fonctionne en capturant une image, en analysant les traits du visage et en les comparant à une base de données pour identifier ou vérifier une personne.
La reconnaissance faciale est essentielle pour les projets d’IA/ML car elle permet des applications telles que la sécurité, l’authentification et les expériences client personnalisées.
Des secteurs tels que la sécurité, la santé, la vente au détail, l’automobile et l’hôtellerie utilisent ces ensembles de données pour des applications telles que la surveillance, le contrôle d’accès et la personnalisation.
Les ensembles de données sont collectés à partir de sources diverses, garantissant une représentation des données démographiques, des groupes d'âge et des conditions d'éclairage.
L'annotation implique l'étiquetage des traits du visage, des expressions et des identifiants uniques tels que les cicatrices et les grains de beauté pour une formation précise de l'IA.
Oui, tous les ensembles de données sont conformes aux normes mondiales de confidentialité telles que le RGPD et garantissent que les données sont anonymisées et proviennent de sources éthiques.
Oui, les ensembles de données peuvent être adaptés à des données démographiques, des secteurs ou des conditions spécifiques en fonction des exigences du projet.
La qualité est assurée par des directives strictes sur la résolution de l'image, l'éclairage et la validation par des experts pour l'exactitude et la cohérence.
Oui, les ensembles de données sont évolutifs et peuvent prendre en charge des projets de toute taille avec des millions d’images.
Les ensembles de données sont fournis dans des formats standard avec des métadonnées, ce qui les rend faciles à intégrer dans les flux de travail d'IA.
Des options de licence flexibles sont disponibles, y compris des ensembles de données prêts à l'emploi ou personnalisés.
Le coût dépend de la taille, de la personnalisation et des besoins en licences du jeu de données. Contactez-nous pour obtenir un devis personnalisé.
Les délais de livraison varient en fonction de la taille et de la complexité du projet, mais sont conçus pour respecter les délais de manière efficace.
Ils améliorent la précision du modèle d’IA en fournissant des données diversifiées et de haute qualité qui permettent une reconnaissance faciale fiable dans diverses conditions.
