Stai pianificando di creare e configurare un modello di riconoscimento facciale per dispositivi intelligenti, operazioni bancarie o ottimizzazione della sicurezza pubblica? In caso affermativo, dovresti quindi concentrarti sui set di dati di addestramento corretti rispetto a qualsiasi altra cosa. Sì, impostare il giusto modello di intelligenza artificiale con deep learning e algoritmi ML è di per sé una sfida, ma la definizione dell'origine e della raccolta dei dati prende il sopravvento. In questo articolo, discutiamo i casi d'uso del riconoscimento facciale e quanto sia importante alimentare i modelli di riconoscimento facciale con il giusto tipo di dati. Una volta fatto, tocchiamo la base con le strategie di annotazione dei dati per ottimizzare i modelli di riconoscimento facciale.
Ecco i tre punti chiave:
- Il riconoscimento facciale ha diversi vantaggi nel mondo reale. Possono prevenire il taccheggio, rilevare le persone scomparse, migliorare la qualità degli annunci personali, ottimizzare le forze dell'ordine, rendere le scuole ermetiche e sicure, tenere traccia della frequenza in classe e fare molto di più. A causa delle enormi capacità e della vasta portata, il mercato globale del riconoscimento facciale dovrebbe raggiungere un valore di 7 miliardi di dollari entro il 2024.
- È essenziale alimentare i modelli di riconoscimento facciale con i set di dati corretti. Questo approccio significa che i dati dovrebbero essere rivisti per verificarne l'accuratezza e l'assenza di distorsioni e devono essere adeguatamente etichettati.
- L'annotazione o l'etichettatura dei dati è importante per migliorare ulteriormente la qualità dei dati alimentati. L'approccio prevede l'utilizzo di riquadri di delimitazione, segmentazione semantica e altre strategie di annotazione, basate sul set di dati in questione.
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