Riconoscimento facciale
Dati di addestramento AI per il riconoscimento facciale
Ottimizza i tuoi modelli di riconoscimento facciale per la precisione con i dati di immagine della migliore qualità
Oggi siamo agli albori del meccanismo di nuova generazione, in cui i nostri volti sono i nostri codici di accesso. Attraverso il riconoscimento di caratteristiche facciali uniche, le macchine possono rilevare se la persona che tenta di accedere a un dispositivo è autorizzata, abbinare i filmati delle telecamere a circuito chiuso con immagini reali per tracciare criminali e inadempienti, ridurre la criminalità nei negozi al dettaglio e altro ancora. In parole semplici, questa è la tecnologia che scansiona il volto di un individuo per autorizzare l'accesso o eseguire una serie di azioni per cui è progettata. Nel backend, tonnellate di algoritmi e moduli lavorano a velocità vertiginosa per eseguire calcoli e abbinare le caratteristiche del viso (come forme e poligoni) per svolgere compiti cruciali.
L'anatomia di un modello di riconoscimento facciale accurato
Caratteristiche del viso e prospettiva
Il viso di una persona appare diverso da ogni angolazione, profilo e prospettiva. Una macchina dovrebbe essere in grado di dire con precisione se si tratta della stessa persona indipendentemente dal fatto che l'individuo fissi il dispositivo indipendentemente da una prospettiva frontale neutra o da una prospettiva destra-sotto.
Moltitudine di espressioni facciali
Un modello deve dire con precisione se una persona sorride, è accigliata, piange o fissa guardandola o le sue immagini. Dovrebbe essere in grado di capire che gli occhi potrebbero sembrare uguali quando una persona è sorpresa o spaventata e quindi rilevare l'espressione precisa senza errori.
Annota identificatori facciali univoci
I differenziatori visibili come nei, cicatrici, ustioni da fuoco e altro sono differenziatori unici per gli individui e dovrebbero essere considerati dai moduli di intelligenza artificiale per addestrare ed elaborare meglio i volti. I modelli dovrebbero essere in grado di rilevarli e attribuirli come caratteristiche del viso e non semplicemente saltarli.
Servizi di riconoscimento facciale di Shaip
Sia che tu abbia bisogno della raccolta di dati sull'immagine del viso (costituita da diverse caratteristiche facciali, prospettive, espressioni o emozioni) o di servizi di annotazione dei dati dell'immagine del viso (per contrassegnare il differenziatore visibile, le espressioni facciali con metadati appropriati, ad esempio sorridendo, accigliato, ecc.), i nostri contributori da in tutto il mondo possono soddisfare le tue esigenze di dati di formazione in modo rapido e su larga scala.
Raccolta di immagini del viso
Affinché il tuo sistema di intelligenza artificiale fornisca risultati accurati, deve essere addestrato con migliaia di set di dati facciali umani. Maggiore è il volume dei dati dell'immagine, meglio è. Ecco perché la nostra rete può aiutarti a reperire milioni di set di dati, in modo che il tuo sistema di riconoscimento facciale sia addestrato con i dati più appropriati, pertinenti e contestuali. Comprendiamo anche che la tua area geografica, segmento di mercato e dati demografici potrebbero essere molto specifici. Per soddisfare tutte le tue esigenze, forniamo dati sulle immagini dei volti di diverse etnie, gruppi di età, razze e altro ancora. Implementiamo linee guida rigorose su come le immagini dei volti devono essere caricate sul nostro sistema in termini di risoluzioni, formati di file, illuminazione, pose e altro. Questo ci offre una gamma uniforme di set di dati che non solo è facile da compilare ma anche da addestrare.
Annotazione dell'immagine del viso
Quando acquisisci immagini di volti di qualità, hai completato solo il 50% dell'attività. I tuoi sistemi di riconoscimento facciale ti darebbero comunque risultati inutili (o nessun risultato) quando fornisci loro set di dati di immagini acquisiti. Per avviare il processo di formazione, è necessario annotare l'immagine del viso. Ci sono diversi punti dati di riconoscimento facciale che devono essere contrassegnati, gesti che devono essere etichettati, emozioni ed espressioni che devono essere annotate e altro ancora. In Shaip, facciamo tutto questo con precisione attraverso le nostre tecniche di riconoscimento dei punti di riferimento facciali. Tutti i dettagli intricati e gli aspetti del riconoscimento facciale sono annotati per precisione dai nostri veterani interni, che sono stati nello spettro dell'IA per anni.
Shaip può
fonte facciale
immagini
Addestrare le risorse per etichettare i dati dell'immagine
Esamina i dati per verificarne l'accuratezza e la qualità
Invia file di dati in formato concordato
Il nostro team di esperti può raccogliere e annotare le immagini del viso sulla nostra piattaforma di annotazione delle immagini proprietaria, tuttavia, gli stessi annotatori dopo una breve formazione possono anche annotare le immagini del viso sulla tua piattaforma di annotazione delle immagini interna. In un breve lasso di tempo, saranno in grado di annotare migliaia di immagini facciali in base a specifiche rigorose e con la qualità desiderata.TE
Casi d'uso per il riconoscimento facciale
Indipendentemente dalla tua idea o dal segmento di mercato, avresti bisogno di abbondanti volumi di dati che devono essere annotati per l'addestramento. Quindi, le nostre soluzioni soddisferanno perfettamente le tue esigenze e contribuiranno ad accelerare il tuo time-to-market. Per avere una rapida idea di alcuni dei casi d'uso che potresti contattarci, ecco un elenco.
- Per implementare sistemi di riconoscimento facciale nei dispositivi portatili, IoT ecosistemi e lasciare il posto a sicurezza e crittografia avanzate.
- Ai fini della sorveglianza geografica e della sicurezza per monitorare quartieri di alto profilo, regioni sensibili dei diplomatici e altro ancora.
- Per incorporare l'accesso senza chiavi alle tue automobili o alle tue auto connesse.
- Per eseguire campagne pubblicitarie mirate per i tuoi prodotti o servizi.
- Per rendere l'assistenza sanitaria più accessibile e rendere interoperabili le cartelle cliniche elettroniche, garantendo l'accesso attraverso i lineamenti del viso durante le emergenze e gli interventi chirurgici.
- Offrire servizi di ospitalità personalizzati agli ospiti ricordando e profilando i loro interessi, simpatie/antipatie, preferenze relative a camere e cibo, ecc.
Set di dati di riconoscimento facciale / Set di dati di rilevamento facciale
Set di dati del punto di riferimento del viso
12 immagini con variazioni di posa della testa, etnia, sesso, sfondo, angolo di ripresa, età, ecc. con 68 punti di riferimento
- Caso d'uso: Riconoscimento facciale
- Formato: Immagini
- Volume: 12,000+
- Annotazione: Annotazione punto di riferimento
Set di dati biometrici
Set di dati video facciali 22k da più paesi con pose multiple per modelli di riconoscimento facciale
- Caso d'uso: Riconoscimento facciale
- Formato: Video
- Volume: 22,000+
- Annotazione: Non
Set di dati immagine gruppo di persone
Oltre 2.5 immagini da oltre 3,000 persone. Il set di dati contiene immagini di un gruppo di 2-6 persone provenienti da più aree geografiche
- Caso d'uso: Modello di riconoscimento delle immagini
- Formato: Immagini
- Volume: 2,500+
- Annotazione: Non
Set di dati di video mascherati biometrici
20 video di volti con maschere per la costruzione/allenamento del modello AI di rilevamento spoofing
- Caso d'uso: Modello AI di rilevamento spoofing
- Formato: Video
- Volume: 20,000+
- Annotazione: Non
Verticali
Offrire servizi di riconoscimento facciale a più settori
Il riconoscimento facciale è la rabbia attuale in tutti i segmenti, in cui vengono testati e implementati casi d'uso unici. Dal monitoraggio dei trafficanti di bambini e dall'implementazione di un documento d'identità biologico nei locali dell'organizzazione allo studio di anomalie che potrebbero non essere rilevate all'occhio normale, il riconoscimento facciale sta aiutando le aziende e le industrie in una miriade di modi.
Automotive
SANITARIETÀ
Retail
Ospitalità
Marketing e-commerce
Sicurezza e difesa
La nostra capacità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per raccolta dati, etichettatura e QA
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Risorse consigliate
Guida all'acquirente
Annotazione ed etichettatura delle immagini per la visione artificiale
La visione artificiale consiste nel dare un senso al mondo visivo per addestrare le applicazioni di visione artificiale. Il suo successo si riduce completamente a ciò che chiamiamo annotazione dell'immagine, il processo fondamentale alla base della tecnologia che consente alle macchine di prendere decisioni intelligenti ed è esattamente ciò che stiamo per discutere ed esplorare.
Blog
In che modo la raccolta dei dati gioca un ruolo cruciale nello sviluppo di modelli di riconoscimento facciale
Gli esseri umani sono abili nel riconoscere i volti, ma interpretiamo anche espressioni ed emozioni in modo abbastanza naturale. La ricerca afferma che possiamo identificare volti familiari entro 380 ms dopo la presentazione e 460 ms per volti sconosciuti. Tuttavia, questa qualità intrinsecamente umana ora ha un concorrente nell'intelligenza artificiale e nella visione artificiale.
Blog
Che cos'è il riconoscimento dell'immagine AI e come funziona?
Gli esseri umani hanno la capacità innata di distinguere e identificare con precisione oggetti, persone e luoghi dalle fotografie. Tuttavia, i computer non sono dotati della capacità di classificare le immagini. Tuttavia, possono essere addestrati a interpretare le informazioni visive utilizzando applicazioni di visione artificiale e tecnologia di riconoscimento delle immagini.
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
Discutiamo delle tue esigenze di dati di allenamento per i modelli di riconoscimento facciale
Domande frequenti (FAQ)
Il riconoscimento facciale è una delle componenti integranti della sicurezza biometrica intelligente, finalizzata a confermare o autenticare l'identità di una persona. Come tecnologia, viene utilizzata per accertare, identificare e classificare gli esseri umani in video, foto e persino feed in tempo reale.
Il riconoscimento facciale funziona confrontando i volti catturati degli individui con un database pertinente. Il processo inizia con il rilevamento, è seguito da un'analisi 2D e 3D, dalla conversione da immagine a dati e infine dal matchmaking.
Il riconoscimento facciale, in quanto tecnologia di identificazione visiva inventiva, è spesso la base primaria per sbloccare smartphone e computer. Tuttavia, anche la sua presenza nelle forze dell'ordine, ovvero aiutare i funzionari a raccogliere foto segnaletiche dei sospetti e confrontarle con i database, si qualifica come esempio.
Se stai guardando esempi più mirati, Il riconoscimento di Amazon Amazon e le foto di Google sono alcuni dei campioni principali.
Se stai pianificando di addestrare un modello di intelligenza artificiale specifico per il verticale con la visione artificiale, devi prima renderlo in grado di identificare immagini e volti di individui e quindi avviare l'apprendimento supervisionato alimentando tecniche più recenti come semantica, segmentazione e annotazione poligonale. Il riconoscimento facciale è quindi il trampolino di lancio per la formazione di modelli di intelligenza artificiale specifici per la sicurezza, in cui l'identificazione individuale è prioritaria rispetto al rilevamento di oggetti.
Il riconoscimento facciale può essere la spina dorsale di diversi sistemi intelligenti nell'era post-pandemia. I vantaggi includono una migliore esperienza di vendita al dettaglio utilizzando la tecnologia Face Pay, una migliore esperienza bancaria, tassi di criminalità ridotti al dettaglio, identificazione più rapida delle persone scomparse, migliore assistenza ai pazienti, monitoraggio accurato delle presenze e altro ancora.