La reconnaissance faciale
Optimisez vos modèles de reconnaissance faciale pour plus de précision avec les données d'image de la meilleure qualité
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.
Biographie
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 | Créer un ensemble de données robuste d’images faciales historiques pour la formation avancée de modèles d’IA. | Créer un ensemble de données faciales diversifié spécifiquement pour les marchés indien et asiatique. | Recueillir une grande variété d’images faciales capturant différents angles et expressions. |
| Composition de l'ensemble de données | Sujets: 15,000 XNUMX individus uniques. Points de données: Chaque sujet a fourni 1 image d’inscription + 15 images historiques. Donnée supplémentaire: 2 vidéos (intérieur et extérieur) capturant les mouvements de tête de 1,000 XNUMX sujets. | Sujets: 5,000 XNUMX individus uniques. | Sujets: 10,000 XNUMX individus uniques Points de données: Chaque sujet a fourni 15 à 20 images, couvrant plusieurs angles et expressions. |
| Ethnicité et démographie | Répartition ethnique : Noir (35 %), Asiatique de l’Est (42 %), Asiatique du Sud (13 %), Blanc (10 %). Genre: 50% femmes, 50% hommes. Tranche d'âge: Les images couvrent les 10 dernières années de la vie de chaque sujet, en se concentrant sur les personnes âgées de 18 ans et plus. | Répartition ethnique : Indien (50%), Asiatique (20%), Noir (30%). Tranche d'âge: 18 à 60 ans. Répartition par sexe : 50 % de femmes, 50 % d'hommes. | Répartition ethnique : Ethnie chinoise (100%). Genre: 50% femmes, 50% hommes. Tranche d'âge: 18-26 ans. |
| Volume | 15,000 300,000 images d'inscription, plus de 2,000 XNUMX images historiques et XNUMX XNUMX vidéos | 35 selfies par sujet, soit un total de 175,000 XNUMX images. | 150,000 200,000 – XNUMX XNUMX images. |
| normes de qualité | Images haute résolution (1920 x 1280), avec des directives strictes sur l'éclairage, l'expression du visage et la clarté de l'image. | Des origines et des tenues variées, aucune embellissement du visage et une qualité d’image cohérente dans l’ensemble des données. | Images haute résolution (2160 x 3840 pixels), rapport portrait précis et angles et expressions variés. |
| Détails | Cas d'utilisation 4 | Cas d'utilisation 5 | Cas d'utilisation 6 |
|---|---|---|---|
| Case Study | Images de 6,100 XNUMX sujets uniques (six émotions humaines) | Images de 428 sujets uniques (9 scénarios d'éclairage) | Images de 600 sujets uniques (collection basée sur l'ethnicité) |
| Objectif | Rassembler des images faciales illustrant six émotions humaines distinctes pour les systèmes de reconnaissance des émotions. | Pour capturer des images faciales dans diverses conditions d'éclairage pour former des modèles d'IA. | Créer un ensemble de données qui capture la diversité des ethnies pour améliorer les performances du modèle d’IA. |
| Composition de l'ensemble de données | Sujets: 6,100 XNUMX individus d’Asie de l’Est et du Sud. Points de données: 6 images par sujet, chacune représentant une émotion différente. Répartition ethnique : Japonais (9,000 2,400 images), coréen (2,400 2,400), chinois (2,400 XNUMX), asiatique du Sud-Est (XNUMX XNUMX), asiatique du Sud (XNUMX XNUMX). | Sujets: 428 individus indiens. Points de données: 160 images par sujet dans 9 conditions d'éclairage différentes. | Sujets: 600 individus uniques issus d’origines ethniques diverses. Répartition ethnique : Africain (967 images), Moyen-Oriental (81), Amérindien (1,383 738), Sud-Asiatique (481), Sud-Est-Asiatique (XNUMX). Tranche d'âge: 20 à 70 ans. |
| Volume | Images 18,600 | Images 74,880 | Images 3,752 |
| normes de qualité | Directives strictes sur la visibilité du visage, l’éclairage et la cohérence des expressions. | Des images claires avec un éclairage cohérent et une représentation équilibrée de l’âge et du sexe. | Images haute résolution mettant l’accent sur la diversité ethnique et la cohérence de l’ensemble des données. |
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
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
20 XNUMX vidéos de visages avec des masques pour la création/la formation d'un modèle d'IA de détection d'usurpation d'identité
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.
Discutons de vos besoins en données d'entraînement pour les modèles de reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est l'une des composantes intégrales de la sécurité biométrique intelligente, visant à confirmer ou authentifier l'identité d'une personne. En tant que technologie, il est utilisé pour vérifier, identifier et catégoriser les humains dans des vidéos, des photos et même des flux en temps réel.
La reconnaissance faciale fonctionne en comparant les visages capturés des individus à une base de données pertinente. Le processus commence par la détection, est suivi d'une analyse 2D et 3D, d'une conversion image-données et enfin d'un matchmaking.
La reconnaissance faciale, en tant que technologie d'identification visuelle inventive, est souvent la base principale pour déverrouiller les smartphones et les ordinateurs. Cependant, sa présence dans l'application de la loi, c'est-à-dire aider les fonctionnaires à collecter des photos d'identité des suspects et à les comparer aux bases de données, constitue également un exemple.
Si vous envisagez de former un modèle d'IA spécifique à la verticale avec la vision par ordinateur, vous devez d'abord le rendre capable d'identifier des images et des visages d'individus, puis initier un apprentissage supervisé en introduisant des techniques plus récentes telles que la sémantique, la segmentation et l'annotation de polygones. La reconnaissance faciale est donc le tremplin pour la formation de modèles d'IA spécifiques à la sécurité, où l'identification individuelle est prioritaire sur la détection d'objets.
La reconnaissance faciale peut être l'épine dorsale de plusieurs systèmes intelligents à l'ère post-pandémique. Les avantages incluent une expérience de vente au détail améliorée à l'aide de la technologie Face Pay, une meilleure expérience bancaire, des taux de criminalité de détail réduits, une identification plus rapide des personnes disparues, des soins améliorés aux patients, un suivi précis des présences, etc.
Nous adaptons nos ensembles de données pour répondre aux besoins spécifiques de divers secteurs, tels que l'automobile, la vente au détail, la santé et la sécurité, en veillant à ce que les données correspondent aux exigences et aux applications spécifiques du secteur.
Nous adhérons à des normes strictes de confidentialité des données et nous conformons aux réglementations mondiales telles que le RGPD, garantissant que toutes les données de reconnaissance faciale proviennent de sources éthiques et sont anonymisées comme requis.
Nos ensembles de données se distinguent par leur diversité, leur évolutivité et leurs annotations de haute qualité, ce qui les rend idéaux pour former des modèles de reconnaissance faciale précis et fiables dans divers secteurs.
