La reconnaissance faciale

Données d'entraînement à l'IA pour la reconnaissance faciale

Optimisez vos modèles de reconnaissance faciale pour plus de précision avec les données d'image de la meilleure qualité

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.

L'anatomie d'un modèle de reconnaissance faciale précis

Caractéristiques du visage et perspective

Caractéristiques du visage et perspective

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.

Multitude d'expressions faciales

Multitude d'expressions faciales

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.

Annoter des identifiants faciaux uniques

Annoter des identifiants faciaux uniques

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.

Services de reconnaissance faciale de Shaip

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.

Collection d'images de visage

Collection d'images de visage

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.

Annotation d'image de visage

Annotation d'image de visage

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.

Shaip peut

Soin du visage source
images

Former des ressources pour étiqueter les données d'image

Vérifier l'exactitude et la qualité des données

Soumettre des fichiers de données dans un format convenu

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.

Cas d'utilisation de la reconnaissance faciale

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.

  • Pour mettre en œuvre des systèmes de reconnaissance faciale dans des appareils portables, IdO écosystèmes, et faire place à une sécurité et un cryptage avancés.
  • À des fins de surveillance géographique et de sécurité pour surveiller les quartiers à forte visibilité, les régions sensibles des diplomates, etc.
  • Pour intégrer l'accès sans clé à vos automobiles ou voitures connectées.
  • Pour lancer des campagnes publicitaires ciblées pour vos produits ou services.
  • Rendre les soins de santé plus accessibles 
  • Offrez des services d'accueil personnalisés aux clients en mémorisant et en profilant leurs intérêts, leurs goûts/dégoûts, leurs préférences en matière de chambre et de nourriture, etc.

Collecte de données de reconnaissance faciale diversifiée pour l'amélioration des modèles d'IA

Information de Base:

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

DÉTAILSCas d'utilisation 1Cas d'utilisation 2Cas d'utilisation 3
Case StudyImages historiques de 15,000 XNUMX sujets uniquesImages faciales de 5,000 XNUMX sujets uniquesImages de 10,000 XNUMX sujets uniques
ObjectifCréer 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 donnéesSujets: 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 démographieRépartition 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.
Volume15,000 300,000 images d'inscription, plus de 2,000 XNUMX images historiques et XNUMX XNUMX vidéos35 selfies par sujet, soit un total de 175,000 XNUMX images.150,000 200,000 – XNUMX XNUMX images.
normes de qualitéImages 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.
DÉTAILSCas d'utilisation 4Cas d'utilisation 5Cas d'utilisation 6
Case StudyImages 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)
ObjectifRassembler 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 donnéesSujets: 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.
VolumeImages 18,600Images 74,880Images 3,752
normes de qualitéDirectives 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.

Ensembles de données de reconnaissance faciale / Ensemble de données de détection de visage

Ensemble de données de points de repère de visage

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 d'images faciales

  • Cas d'utilisation: La reconnaissance faciale
  • Format: Images
  • Volume: 12,000+
  • Annotation: Annotation de point de repère

Ensemble de données biométriques

Ensemble de données vidéo faciales 22k de plusieurs pays avec plusieurs poses pour les modèles de reconnaissance faciale

Ensemble de données biométriques

  • Cas d'utilisation: La reconnaissance faciale
  • Format: Vidéo
  • Volume: 22,000+
  • Annotation: Non

Ensemble de données d'images de groupe de personnes

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

Ensemble de données d'images de groupe de personnes

  • Cas d'utilisation: Modèle de reconnaissance d'image
  • Format: Images
  • Volume: 2,500+
  • Annotation: Non

Ensemble de données de vidéos masquées biométriques

20 XNUMX vidéos de visages avec des masques pour la création/la formation d'un modèle d'IA de détection d'usurpation d'identité

Ensemble de données de vidéos masquées biométriques

  • Cas d'utilisation: Modèle d'IA de détection d'usurpation d'identité
  • Format: Vidéo
  • Volume: 20,000+
  • Annotation: Non

Verticales

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.

Véhicules autonomes

Automobile

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

Vente au détail

Vente au détail

Améliorez l'expérience client avec des ensembles de données de reconnaissance faciale pour des services personnalisés en magasin et des processus de paiement fluides.

Mode et e-commerce – étiquetage des images

Commerce en ligne

Offrez des expériences d’achat personnalisées et améliorez l’authentification des clients sur les plateformes de commerce électronique.

Mobilier Médical

Mobilier Médical

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

Secteur hôtelier

Secteur hôtelier

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.

Sécurité et défense

Sécurité et défense

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.

Notre capacité

Humain

Humain

Des équipes dédiées et formées:

  • Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
  • Équipe de gestion de projet accréditée
  • Équipe de développement de produits expérimentée
  • Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus

Processus

Une efficacité de processus maximale est assurée avec:

  • Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
  • Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
  • Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plate-forme

Plate-forme

La plateforme brevetée offre des avantages :

  • Plateforme Web de bout en bout
  • Une qualité irréprochable
  • TAT plus rapide
  • Livraison transparente

Clients en vedette

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 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.