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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.
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.
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.
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.
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.
Per far sì che il tuo sistema di intelligenza artificiale fornisca risultati accurati, deve essere addestrato con migliaia di set di dati di volti umani. Maggiore è il volume di dati di immagini facciali, 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 venga addestrato con i dati più appropriati, pertinenti e contestuali. Sappiamo anche che la tua geografia, il tuo segmento di mercato e i tuoi dati demografici potrebbero essere molto specifici. Per soddisfare tutte le tue esigenze, forniamo dati di immagini facciali personalizzati per diverse etnie, fasce d'età, razze e altro ancora. Implementiamo linee guida rigorose su come le immagini facciali devono essere caricate sul nostro sistema in termini di risoluzioni, formati di file, illuminazione, pose e altro ancora.
Quando acquisisci immagini di volti di qualità, hai completato solo il 50% del compito. I tuoi sistemi di riconoscimento facciale ti darebbero comunque risultati inutili (o nessun risultato) quando inserisci in essi set di dati di immagini acquisite. Per avviare il processo di formazione, devi far annotare l'immagine del tuo volto. 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, possiamo assisterti con immagini facciali annotate con le nostre tecniche di riconoscimento dei punti di riferimento facciali. Tutti i dettagli e gli aspetti intricati del riconoscimento facciale vengono annotati per accuratezza dai nostri veterani interni, che sono nel campo dell'intelligenza artificiale da anni.
Il nostro team di esperti può raccogliere e annotare immagini facciali sulla nostra piattaforma proprietaria di annotazione delle immagini, tuttavia, gli stessi annotatori, dopo una breve formazione, possono anche annotare immagini facciali 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.
Indipendentemente dalla tua idea o dal segmento di mercato, avrai bisogno di grandi volumi di dati da annotare per poterli addestrare. Per avere una rapida idea di alcuni dei casi d'uso che potresti contattarci, ecco un elenco.
sfondo
Nel tentativo di migliorare l'accuratezza e la diversità dei modelli di riconoscimento facciale basati sull'intelligenza artificiale, è stato avviato un progetto completo di raccolta dati. Il progetto si è concentrato sulla raccolta di immagini e video facciali diversi tra diverse etnie, fasce d'età e condizioni di illuminazione. I dati sono stati meticolosamente organizzati in diversi set di dati distinti, ciascuno dei quali soddisfa specifici casi d'uso e requisiti del settore.
Panoramica del set di dati
| Dettagli | Utilizzare il caso 1 | Utilizzare il caso 2 | Utilizzare il caso 3 |
|---|---|---|---|
| Usa caso | Immagini storiche di 15,000 soggetti unici | Immagini facciali di 5,000 soggetti unici | Immagini di 10,000 soggetti unici |
| Obiettivo | Per creare un solido set di dati di immagini facciali storiche per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale avanzati. | Creare un set di dati facciali diversificato, specifico per i mercati indiano e asiatico. | Raccogliere un'ampia varietà di immagini facciali che catturino angolazioni ed espressioni diverse. |
| Composizione del set di dati | Soggetti: 15,000 individui unici. Punti dati: Ogni soggetto ha fornito 1 immagine di iscrizione + 15 immagini storiche. Dati aggiuntivi: 2 video (indoor e outdoor) che riprendono i movimenti della testa di 1,000 soggetti. | Soggetti: 5,000 individui unici. | Soggetti: 10,000 individui unici Punti dati: Ogni soggetto ha fornito 15-20 immagini, che coprono più angolazioni ed espressioni. |
| Etnia e demografia | Ripartizione etnica: Neri (35%), Asiatici orientali (42%), Asiatici meridionali (13%), Bianchi (10%). Genere: 50% donne, 50% uomini. Fascia d'età: Le immagini coprono fino agli ultimi 10 anni di vita di ciascun soggetto, concentrandosi su individui di età pari o superiore a 18 anni. | Ripartizione etnica: Indiani (50%), asiatici (20%), neri (30%). Fascia d'età: Da 18 a 60 anni. Distribuzione di genere: 50% donne, 50% uomini. | Ripartizione etnica: Etnia cinese (100%). Genere: 50% donne, 50% uomini. Fascia d'età: 18-26 anni. |
| Volume | 15,000 immagini di iscrizione, oltre 300,000 immagini storiche e 2,000 video | 35 selfie per soggetto, per un totale di 175,000 immagini. | 150,000 – 200,000 immagini. |
| Standard di qualità | Immagini ad alta risoluzione (1920 x 1280), con linee guida rigorose su illuminazione, espressioni facciali e nitidezza delle immagini. | Background e abbigliamento diversi, nessun abbellimento del viso e qualità delle immagini uniforme in tutto il set di dati. | Immagini ad alta risoluzione (2160 x 3840 pixel), proporzioni precise dei ritratti, angolazioni ed espressioni varie. |
| Dettagli | Utilizzare il caso 4 | Utilizzare il caso 5 | Utilizzare il caso 6 |
|---|---|---|---|
| Usa caso | Immagini di 6,100 soggetti unici (Sei emozioni umane) | Immagini di 428 soggetti unici (9 scenari di illuminazione) | Immagini di 600 soggetti unici (raccolta basata sull'etnia) |
| Obiettivo | Raccogliere immagini facciali che rappresentano sei distinte emozioni umane per i sistemi di riconoscimento delle emozioni. | Per acquisire immagini facciali in diverse condizioni di illuminazione per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale. | Creare un set di dati che catturi la diversità delle etnie per migliorare le prestazioni del modello di intelligenza artificiale. |
| Composizione del set di dati | Soggetti: 6,100 individui provenienti dall'Asia orientale e meridionale. Punti dati: 6 immagini per soggetto, ciascuna rappresentante un'emozione diversa. Ripartizione etnica: Giapponese (9,000 immagini), coreano (2,400), cinese (2,400), sud-est asiatico (2,400), sud asiatico (2,400). | Soggetti: 428 individui indiani. Punti dati: 160 immagini per soggetto in 9 diverse condizioni di illuminazione. | Soggetti: 600 individui unici provenienti da diverse etnie. Ripartizione etnica: Africano (967 immagini), Medio Orientale (81), Nativo Americano (1,383), Sud Asiatico (738), Sud-Est Asiatico (481). Fascia d'età: Da 20 a 70 anni. |
| Volume | 18,600 immagini | 74,880 immagini | 3,752 immagini |
| Standard di qualità | Linee guida rigorose sulla visibilità del viso, l'illuminazione e la coerenza delle espressioni. | Immagini nitide con illuminazione uniforme e una rappresentazione equilibrata di età e sesso. | Immagini ad alta risoluzione con particolare attenzione alla diversità etnica e alla coerenza dell'intero set di dati. |
12 immagini con variazioni di posa della testa, etnia, sesso, sfondo, angolo di ripresa, età, ecc. con 68 punti di riferimento
Set di dati video facciali 22k da più paesi con pose multiple per modelli di riconoscimento facciale
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
20 video di volti con maschere per la costruzione/allenamento del modello AI di rilevamento spoofing
Fornitura di dati di formazione sul 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.
Potenzia le capacità di guida autonoma con set di dati di riconoscimento facciale progettati per il monitoraggio del conducente e per i sistemi di sicurezza in auto
Migliora l'esperienza del cliente con set di dati di riconoscimento facciale per servizi personalizzati in negozio e processi di pagamento fluidi.
Offri esperienze di acquisto personalizzate e migliora l'autenticazione dei clienti sulle piattaforme di e-commerce.
Potenzia l'identificazione dei pazienti e l'accuratezza diagnostica con set di dati specializzati di riconoscimento facciale per applicazioni sanitarie
Migliora i servizi agli ospiti con set di dati di riconoscimento facciale per check-in fluidi ed esperienze personalizzate nel settore dell'ospitalità.
Rafforzare le misure di sicurezza con set di dati di riconoscimento facciale ottimizzati per applicazioni di sorveglianza, rilevamento delle minacce e difesa.
Team dedicati e formati:
La massima efficienza del processo è assicurata da:
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
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.
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.
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.
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
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 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.
Adattiamo i nostri set di dati per soddisfare le esigenze specifiche di vari settori, come l'automotive, la vendita al dettaglio, l'assistenza sanitaria e la sicurezza, assicurando che i dati siano in linea con i requisiti e le applicazioni specifici del settore.
Rispettiamo rigorosi standard sulla privacy dei dati e rispettiamo le normative globali come il GDPR, assicurando che tutti i dati di riconoscimento facciale provengano da fonti etiche e siano resi anonimi come richiesto.
I nostri set di dati si distinguono per la loro diversità, scalabilità e annotazioni di alta qualità, rendendoli ideali per addestrare modelli di riconoscimento facciale accurati e affidabili in vari settori.