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
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
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
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
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
Pour que votre système d'IA fournisse des résultats précis, il doit être formé avec des milliers d'ensembles de données faciales humaines. Plus le volume de données d'image est élevé, 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, les plus pertinentes et les plus 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'image de visage pour diverses ethnies, groupes d'âge, races, etc. Nous déployons des directives strictes sur la façon dont les images de visage doivent être téléchargées sur notre système en termes de résolutions, de formats de fichiers, d'éclairage, de poses, etc. Cela nous donne une gamme uniforme d'ensembles de données qui sont non seulement faciles à compiler, mais aussi à entraîner.
Annotation d'image de visage
Lorsque vous obtenez des images de visage de qualité, vous n'avez effectué que 50 % de la tâche. Vos systèmes de reconnaissance faciale vous donneraient toujours des résultats inutiles (ou aucun résultat du tout) lorsque vous y insérez des ensembles de données d'images acquises. Pour lancer le processus de formation, vous devez annoter l'image de votre visage. 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 et plus encore.
Chez Shaip, nous faisons tout cela avec précision grâce à nos techniques de reconnaissance faciale des repères. Tous les détails et aspects complexes de la reconnaissance faciale sont annotés pour plus de précision par nos propres vétérans internes, qui sont dans le spectre de l'IA depuis des années.
Shaip peut
Soin du visage source
satellite
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 plate-forme exclusive d'annotation d'images. Cependant, les mêmes annotateurs après une brève formation peuvent également annoter des images faciales sur votre plate-forme d'annotation d'images interne. Dans un court laps de temps, ils seront capables d'annoter des milliers d'images faciales basées sur des spécifications strictes et avec la qualité souhaitée.TE
Cas d'utilisation de la reconnaissance faciale
Indépendamment de votre idée ou de votre segment de marché, vous auriez besoin de volumes abondants de données qui doivent être annotées pour la formation. Ainsi, nos solutions répondront parfaitement à vos besoins et contribueront à accélérer votre mise sur le marché. 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 très en vue, les régions sensibles des diplomates, etc.
- Pour intégrer l'accès sans clé à vos automobiles ou à vos voitures connectées.
- Pour lancer des campagnes publicitaires ciblées pour vos produits ou services.
- Rendre les soins de santé plus accessibles et rendre les DSE interopérables, en autorisant l'accès via les traits du visage pendant les urgences et les chirurgies.
- Offrir des services d'accueil personnalisés aux clients en se souvenant et en profilant leurs intérêts, leurs goûts/aversions, leurs préférences en matière de chambre et de nourriture, etc.
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
- Cas d'utilisation: La reconnaissance faciale
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 12,000 et plus
- 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
- Cas d'utilisation: La reconnaissance faciale
- Format: Vidéo
- Le volume: 22,000 et plus
- 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
- Cas d'utilisation: Modèle de reconnaissance d'image
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 2,500 et plus
- 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
- Cas d'utilisation: Modèle d'IA de détection d'usurpation d'identité
- Format: Vidéo
- Le volume: 20,000 et plus
- Annotation: Non
Verticales
Offrir des services de reconnaissance faciale à plusieurs industries
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.
Automobile
Marchandisage de commerce
Marketing e-commerce
Santé
Secteur hôtelier
Sécurité et défense
Notre capacité
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- 30,000+ collaborateurs pour la collecte de données, l'étiquetage et l'assurance qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
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
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Ressources recommandées
Guide de l'acheteur
Annotation et étiquetage d'images pour la vision par ordinateur
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.
Blog
Comment la collecte de données joue un rôle crucial dans le développement de modèles de reconnaissance faciale
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.
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Qu'est-ce que la reconnaissance d'image AI et comment ça marche ?
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.
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
Foire À Questions (FAQ)
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 cherchez des exemples plus ciblés, La reconnaissance d'Amazon et les photos de Google sont quelques-uns des meilleurs exemples.
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.