sejas atpazīšanas
Šodien mēs esam nākamās paaudzes mehānisma rītausmā, kur mūsu sejas ir mūsu piekļuves kodi. Atpazīstot unikālas sejas īpašības, mašīnas var noteikt, vai persona, kas mēģina piekļūt ierīcei, ir autorizēta, saskaņot videonovērošanas kameru uzņemtos materiālus ar reāliem attēliem, lai izsekotu noziedzniekiem un nemaksātājiem, samazinātu noziedzību mazumtirdzniecības veikalos un veiktu citas darbības. Vienkāršiem vārdiem sakot, šī ir tehnoloģija, kas skenē indivīda seju, lai atļautu piekļuvi vai veiktu darbību kopumu, kuru veikšanai tā ir paredzēta. Aizmugurē daudz algoritmu un moduļu darbojas milzīgā ātrumā, lai veiktu aprēķinus un saskaņotu sejas vaibstus (kā formas un daudzstūrus), lai veiktu svarīgus uzdevumus.
Cilvēka seja izskatās savādāka no katra leņķa, profila un perspektīvas. Iekārtai ir jāspēj precīzi noteikt, vai tā ir viena un tā pati persona, neatkarīgi no tā, vai persona skatās uz ierīci neatkarīgi no priekšpuses neitrālā perspektīvas vai pa labi zem perspektīvas.
Modelim ir precīzi jānorāda, vai cilvēks smaida, rauc pieri, raud vai skatās, skatoties uz viņu vai viņa attēliem. Tai ir jāspēj saprast, ka acis var izskatīties vienādi, kad cilvēks ir pārsteigts vai nobijies, un pēc tam noteikt precīzu izteiksmi bez kļūdām.
Redzamie diferenciāļi, piemēram, dzimumzīmes, rētas, ugunsgrēka apdegumi un citi faktori, ir unikāli indivīdiem, un tie būtu jāņem vērā AI moduļos, lai labāk apmācītu un apstrādātu sejas. Modeļiem ir jāspēj tos atklāt un attiecināt uz sejas vaibstiem, nevis vienkārši tos izlaist
Neatkarīgi no tā, vai jums ir nepieciešama sejas attēlu datu vākšana (kas sastāv no dažādiem sejas vaibstiem, perspektīvām, izteiksmēm vai emocijām) vai sejas attēla datu anotācijas pakalpojumi (lai atzīmētu redzamu diferenciatoru, sejas izteiksmes ar atbilstošiem metadatiem, piemēram, smaidot, sarauktu pieri utt.), mūsu atbalstītāji no visā pasaulē var ātri un apjomīgi apmierināt jūsu apmācības datu vajadzības.
Lai jūsu AI sistēma nodrošinātu precīzus rezultātus, tā ir jāapmāca ar tūkstošiem cilvēku sejas datu kopu. Jo lielāks ir sejas attēla datu apjoms, jo labāk. Tāpēc mūsu tīkls var palīdzēt jums iegūt miljoniem datu kopu, lai jūsu sejas atpazīšanas sistēma būtu apmācīta, izmantojot visatbilstošākos, atbilstošākos un kontekstuālākos datus. Mēs arī saprotam, ka jūsu ģeogrāfiskā atrašanās vieta, tirgus segments un demogrāfiskie dati var būt ļoti specifiski. Lai apmierinātu visas jūsu vajadzības, mēs piedāvājam pielāgotus sejas attēlu datus par dažādām etniskajām grupām, vecuma grupām, rasēm un citiem. Mēs ieviešam stingras vadlīnijas par sejas attēlu augšupielādi mūsu sistēmā attiecībā uz izšķirtspēju, failu formātiem, apgaismojumu, pozām un daudz ko citu.
Iegūstot kvalitatīvus sejas attēlus, esat paveicis tikai 50% no uzdevuma. Jūsu sejas atpazīšanas sistēmas joprojām sniegs bezjēdzīgus rezultātus (vai vispār nekādus rezultātus), kad tajās ievadīsit iegūtās attēlu datu kopas. Lai sāktu apmācības procesu, jums ir jāsaņem sejas attēla anotācija. Ir vairāki sejas atpazīšanas datu punkti, kas ir jāatzīmē, žesti, kas ir jāmarķē, emocijas un izteiksmes, kas ir jāanotē un daudz kas cits. Uzņēmums Shaip var jums palīdzēt ar anotētiem sejas attēliem, izmantojot mūsu sejas orientieru atpazīšanas metodes. Visas sarežģītās detaļas un sejas atpazīšanas aspektus precizitātes labad atzīmē mūsu pašu veterāni, kuri jau gadiem ilgi ir bijuši AI spektrā.
Mūsu ekspertu komanda var apkopot un anotēt sejas attēlus mūsu patentētajā attēlu anotācijas platformā, taču tie paši komentētāji pēc īsas apmācības var anotēt sejas attēlus arī jūsu iekšējā attēlu anotācijas platformā. Īsā laikā viņi varēs anotēt tūkstošiem sejas attēlu, pamatojoties uz stingrām specifikācijām un ar vēlamo kvalitāti.
Neatkarīgi no jūsu idejas vai tirgus segmenta jums būs nepieciešams liels datu apjoms, kas jāpievieno anotācijai apmācāmības nodrošināšanai. Lai iegūtu ātru priekšstatu par dažiem lietošanas gadījumiem, ar kuriem jūs varētu sazināties ar mums, šeit ir saraksts.
fons
Cenšoties uzlabot AI vadīto sejas atpazīšanas modeļu precizitāti un daudzveidību, tika uzsākts visaptverošs datu vākšanas projekts. Projekts koncentrējās uz dažādu sejas attēlu un video apkopošanu no dažādām etniskajām grupām, vecuma grupām un apgaismojuma apstākļiem. Dati tika rūpīgi sakārtoti vairākās atšķirīgās datu kopās, no kurām katra apkalpo konkrētus lietošanas gadījumus un nozares prasības.
Datu kopas pārskats
| Sīkāka informācija | Lietošanas gadījums 1 | Lietošanas gadījums 2 | Lietošanas gadījums 3 |
|---|---|---|---|
| Izmantot gadījumu | 15,000 XNUMX unikālu priekšmetu vēsturiski attēli | 5,000 unikālu priekšmetu sejas attēli | 10,000 XNUMX unikālu priekšmetu attēli |
| Mērķis | Izveidojiet stabilu vēsturisko sejas attēlu datu kopu padziļinātai mākslīgā intelekta modeļa apmācībai. | Izveidojiet daudzveidīgu sejas datu kopu Indijas un Āzijas tirgiem. | Savāciet dažādus sejas attēlus, kas aptver vairākus leņķus un izteiksmes. |
| Datu kopas sastāvs |
Subjekti: 10 000 1 reģistrācijas attēls + 15 vēsturiski attēli katram subjektam 2 video (iekštelpās/ārā) 1,000 subjektiem |
Subjekti: 10 000 35 selfiji katram objektam |
Subjekti: 10 000 15–20 attēli katram subjektam |
| Etniskā piederība un demogrāfiskie dati |
Melnādainie (35 %), Austrumāzijas iedzīvotāji (42 %), Dienvidāzijas iedzīvotāji (13 %), Baltādainie (10 %) 50% sieviešu / 50% vīriešu 18 + gadi |
Indijas (50%), Āzijas (20%), Melnās (30%) 18–60 gadi 50% sieviešu / 50% vīriešu |
Ķīniešu (100%) 18–26 gadi 50% sieviešu / 50% vīriešu |
| tilpums | 15 000 reģistrēto lietotāju + vairāk nekā 300 000 vēsturisku attēlu + 2,000 video | 175,000 attēli | 150 000–200 000 attēlu |
| Kvalitātes standarti | 1920 × 1280 izšķirtspēja, stingras apgaismojuma un skaidrības vadlīnijas | Dažādi foni, bez izskaistināšanas, nemainīga kvalitāte | 2160×3840 izšķirtspēja, precīza portreta attiecība, dažādi leņķi |
| Sīkāka informācija | Lietošanas gadījums 4 | Lietošanas gadījums 5 | Lietošanas gadījums 6 |
|---|---|---|---|
| Izmantot gadījumu | 6,100 subjekti – sešas cilvēka emocijas | 428 subjekti – 9 apgaismojuma scenāriji | 600 subjekti – uz etnisko piederību balstīta kolekcija |
| Mērķis | Izveidojiet datu kopu emociju atpazīšanas sistēmām. | Uzņemiet sejas attēlus dažādos apgaismojuma apstākļos. | Uzlabojiet mākslīgā intelekta veiktspēju, izmantojot etnisko daudzveidību. |
| Datu kopas sastāvs |
6 attēli katram objektam (6 emocijas) Japānas, Korejas, Ķīnas, Dienvidaustrumāzijas un Dienvidāzijas pārstāvniecība |
160 attēli katram objektam 9 apgaismojuma apstākļi |
Āfrikas, Tuvo Austrumu, Amerikas pamatiedzīvotāju, Dienvidāzijas, Dienvidaustrumāzijas Vecums: 20–70 gadi |
| tilpums | 18,600 attēli | 74,880 attēli | 3,752 attēli |
| Kvalitātes standarti | Stingra sejas redzamība un izteiksmes konsekvence | Skaidri attēli, līdzsvarots vecums un dzimums | Augsta izšķirtspēja, etniskā konsekvence |
12 68 attēlu ar variācijām atkarībā no galvas pozas, etniskās piederības, dzimuma, fona, uzņemšanas leņķa, vecuma utt. ar XNUMX orientējošiem punktiem
22K sejas video datu kopa no vairākām valstīm ar vairākām pozām sejas atpazīšanas modeļiem
20 XNUMX video seju ar maskām, lai izveidotu/apmācītu viltus noteikšanas AI modeli
Vairāk nekā 2.5 3,000 attēlu no vairāk nekā 2 personām. Datu kopā ir attēli ar 6–XNUMX cilvēku grupu no vairākām ģeogrāfiskām vietām
Sejas atpazīšanas apmācības datu piedāvāšana vairākām nozarēm
Sejas atpazīšana ir pašreizējā dusmas visos segmentos, kur tiek pārbaudīti unikāli lietošanas gadījumi un ieviesti to ieviešanas gadījumi. Seju atpazīšana palīdz uzņēmumiem un nozarēm neskaitāmos veidos, sākot no bērnu tirgotāju izsekošanas un bio-ID izvietošanas organizācijas telpās līdz tādu anomāliju izpētei, kuras parastajām acīm var nepamanīt.
Uzlabojiet autonomās braukšanas iespējas, izmantojot sejas atpazīšanas datu kopas, kas paredzētas vadītāja uzraudzībai un automašīnas drošības sistēmām
Uzlabojiet klientu pieredzi, izmantojot sejas atpazīšanas datu kopas personalizētiem veikala pakalpojumiem un netraucētiem norēķināšanās procesiem.
Nodrošiniet personalizētu iepirkšanās pieredzi un uzlabojiet klientu autentifikāciju e-komercijas platformās.
Nodrošiniet pacienta identifikāciju un diagnostikas precizitāti, izmantojot specializētas sejas atpazīšanas datu kopas veselības aprūpes lietojumprogrammām
Uzlabojiet viesu pakalpojumus ar sejas atpazīšanas datu kopām, lai nodrošinātu netraucētu reģistrēšanos un personalizētu viesmīlības pieredzi.
Nostipriniet drošības pasākumus ar sejas atpazīšanas datu kopām, kas optimizētas novērošanas, draudu noteikšanas un aizsardzības lietojumprogrammām.
Īpašas un apmācītas komandas:
Augstāko procesa efektivitāti nodrošina:
Patentētā platforma piedāvā priekšrocības:
Datorredze ir saistīta ar vizuālās pasaules izpratni, lai apmācītu datora redzes lietojumprogrammas. Tās panākumi pilnībā atkarīgi no tā, ko mēs saucam par attēla anotāciju — pamatprocesu, kas ir pamatā tehnoloģijai, kas liek mašīnām pieņemt saprātīgus lēmumus, un tieši to mēs gatavojamies apspriest un izpētīt.
Cilvēki ir prasmīgi atpazīt sejas, taču mēs diezgan dabiski interpretējam arī izteiksmes un emocijas. Pētījumi liecina, ka mēs varam identificēt personīgi pazīstamas sejas 380 ms laikā pēc prezentācijas un 460 ms laikā nepazīstamas sejas. Tomēr šai būtībā cilvēciskajai kvalitātei tagad ir konkurents mākslīgā intelekta un datorredzes jomā.
Cilvēkiem ir iedzimta spēja atšķirt un precīzi identificēt objektus, cilvēkus un vietas no fotogrāfijām. Tomēr datoros nav iespēju klasificēt attēlus. Tomēr viņus var apmācīt interpretēt vizuālo informāciju, izmantojot datorredzes lietojumprogrammas un attēlu atpazīšanas tehnoloģiju.
Pilnvarot komandas veidot pasaulē vadošos AI produktus.
Sejas atpazīšana ir biometriskā tehnoloģija, kas identificē vai pārbauda personas identitāti, analizējot unikālas sejas iezīmes no attēliem vai video.
Tas darbojas, uzņemot attēlu, analizējot sejas vaibstus un salīdzinot tos ar datubāzi, lai identificētu vai pārbaudītu personu.
Sejas atpazīšana ir būtiska mākslīgā intelekta/mašīnmācīšanās projektos, jo tā nodrošina tādas lietojumprogrammas kā drošība, autentifikācija un personalizēta klientu pieredze.
Tādas nozares kā drošība, veselības aprūpe, mazumtirdzniecība, autobūve un viesmīlība izmanto šos datu kopumus tādām lietojumprogrammām kā uzraudzība, piekļuves kontrole un personalizācija.
Datu kopas tiek apkopotas no dažādiem avotiem, nodrošinot pārstāvību dažādās demogrāfiskajās grupās, vecuma grupās un apgaismojuma apstākļos.
Anotācija ietver sejas vaibstu, izteiksmju un unikālu identifikatoru, piemēram, rētu un dzimumzīmju, marķēšanu precīzai mākslīgā intelekta apmācībai.
Jā, visi datu kopumi atbilst globālajiem privātuma standartiem, piemēram, GDPR, un nodrošina, ka dati ir anonimizēti un iegūti ētiski.
Jā, datu kopas var pielāgot konkrētām demogrāfiskajām grupām, nozarēm vai apstākļiem, pamatojoties uz projekta prasībām.
Kvalitāti nodrošina stingras vadlīnijas attiecībā uz attēlu izšķirtspēju, apgaismojumu un ekspertu validāciju precizitātes un konsekvences nodrošināšanai.
Jā, datu kopas ir mērogojamas un var atbalstīt jebkura lieluma projektus ar miljoniem attēlu.
Datu kopas tiek nodrošinātas standarta formātos ar metadatiem, tāpēc tās ir viegli integrēt mākslīgā intelekta darbplūsmās.
Ir pieejamas elastīgas licencēšanas iespējas, tostarp standarta vai pielāgotas datu kopas.
Cena ir atkarīga no datu kopas lieluma, pielāgošanas un licencēšanas vajadzībām. Sazinieties ar mums, lai saņemtu vislabāko cenu piedāvājumu.
Piegādes termiņi atšķiras atkarībā no projekta apjoma un sarežģītības, taču tie ir izstrādāti tā, lai efektīvi ievērotu termiņus.
Tie uzlabo mākslīgā intelekta modeļa precizitāti, nodrošinot augstas kvalitātes, daudzveidīgus datus, kas ļauj veikt uzticamu sejas atpazīšanu dažādos apstākļos.
