gesig erkenning

AI -opleidingsdata vir gesigherkenning

Optimaliseer u gesigsherkenningsmodelle vir akkuraatheid met die beste gehalte beelddata

gesig erkenning

Vandag is ons aan die begin van die volgende generasie meganisme, waar ons gesigte ons wagkodes is. Deur die erkenning van unieke gelaatstrekke, kan masjiene opspoor of die persoon wat toegang tot 'n toestel het, gemagtig is, CCTV-opnames ooreenstem met werklike beelde om misdadigers en wanbetalers op te spoor, misdaad in winkels te verminder, en meer. In eenvoudige woorde, dit is die tegnologie wat die gesig van 'n individu skandeer om toegang te verleen of 'n stel handelinge uit te voer wat dit ontwerp is om uit te voer. Aan die agterkant werk talle algoritmes en modules op ongelooflike snelhede om berekeninge uit te voer en gelaatstrekke (as vorms en veelhoeke) te pas om belangrike take te verrig.

Die anatomie van 'n akkurate gesigsherkenningsmodel

Gesigskenmerke en perspektief

Gesigskenmerke en perspektief

'N Persoon se gesig lyk anders as elke hoek, profiel en perspektief. 'N Masjien moet in staat wees om akkuraat te bepaal of dit dieselfde persoon is, ongeag of die individu na die toestel staar, ongeag 'n frontneutrale perspektief of regs onder 'n perspektief.

Menigte gesigsuitdrukkings

Menigte gesigsuitdrukkings

'N Model moet presies sê of iemand glimlag, frons, huil of staar deur na hulle of hul beelde te kyk. Dit moet in staat wees om te verstaan ​​dat oë dieselfde kan lyk as iemand verbaas of bang is en dan die presiese uitdrukking foutloos kan opspoor.

Annoteer unieke gesig-identifiseerders

Maak 'n annotasie vir unieke gesig-identifiseerders

Sigbare onderskeiers soos molle, littekens, brandwonde, en meer is onderskeidings wat uniek is vir individue en wat deur AI-modules oorweeg moet word om gesigte beter op te lei en te verwerk. Modelle moet dit kan opspoor en as gelaatstrekke toeskryf en dit nie net oorslaan nie.

Gesigsherkenningsdienste van Shaip

Of jy gesigbeelddata-insameling (bestaande uit verskillende gelaatstrekke, perspektiewe, uitdrukkings of emosies) of gesigbeelddata-aantekeningdienste (vir die merk van sigbare differensieerder, gesigsuitdrukkings met toepaslike metadata, bv. glimlag, frons, ens.) nodig het, ons bydraers van regoor die wêreld kan vinnig en op skaal aan u opleidingsdatabehoeftes voldoen.

Gesigbeeldversameling

Gesigbeeldversameling

Vir jou KI-stelsel om akkuraat resultate te lewer, moet dit opgelei word met duisende menslike gesigdatastelle. Hoe meer die volume beelddata, hoe beter. Dit is hoekom ons netwerk jou kan help om miljoene datastelle te verkry, sodat jou gesigsherkenningstelsel opgelei is met die mees toepaslike, relevante en kontekstuele data.

Ons verstaan ​​ook dat u geografie, marksegment en demografie baie spesifiek kan wees. Om in al u behoeftes te voorsien, bied ons gesigsbeelddata in verskillende etniese groepe, ouderdomsgroepe, rasse en meer. Ons gebruik streng riglyne oor hoe gesigbeelde na ons stelsel moet opgelaai word in terme van resolusies, lêerformate, verligting, pose, en meer. Dit gee ons 'n eenvormige reeks datastelle wat nie net maklik is om op te stel nie, maar ook op te lei.

Gesigbeeldaantekening

Gesigbeeldaantekening

As u gesigsbeelde van gehalte verkry, het u slegs 50% van die taak voltooi. U gesigsherkenningstelsels sal u nuttelose resultate lewer (of glad nie resultate nie) wanneer u verworwe beelddatastelle daarin invoer. Om die opleidingsproses te begin, moet u 'n gesigsbeeld kry. Daar is verskillende datapunte vir gesigsherkenning wat gemerk moet word, gebare wat geëtiketteer moet word, emosies en uitdrukkings wat geannoteer moet word, en meer.

By Shaip doen ons dit alles met presisie deur middel van ons gesigsherkenningstegnieke. Alle ingewikkelde besonderhede en aspekte van gesigsherkenning word deur ons eie veterane, wat al jare in die KI-spektrum werk, vir akkuraatheid geannoteer.

Shaip Kan

Bron gesig
beelde

Trein bronne om beelddata te benoem

Gaan data na vir akkuraatheid en kwaliteit

Dien datalêers in ooreengekome formaat in

Ons span kundiges kan gesigsbeelde versamel en annoteer op ons eie beeldaantekeningplatform, maar dieselfde aantekenaars na 'n kort opleiding kan ook gesigsbeelde op u interne beeldaantekeningplatform aanteken. Binne 'n kort tydperk sal hulle duisende gesigsbeelde kan aanteken op grond van streng spesifikasies en met die gewenste kwaliteit.

Gesigsherkenning Gebruiksgevalle

Ongeag jou idee of marksegment, sal jy oorvloedige volumes data nodig hê wat geannoteer moet word vir opleibaarheid. Dus, ons oplossings sal perfek aan u behoeftes voldoen en help om u tyd om te bemark te bespoedig. Hier is 'n lys om 'n vinnige idee te kry van die gebruiksgevalle wat u kan kontak.

  • Om gesigsherkenningstelsels in draagbare toestelle te implementeer, IOT ekosisteme, en maak plek vir gevorderde sekuriteit en enkripsie.
  • Vir geografiese toesig en sekuriteitsdoeleindes om hoëprofiel-buurte, sensitiewe streke van diplomate en meer te monitor.
  • Om sleutellose toegang tot u motors of u gekoppelde motors in te sluit.
  • Om gerigte advertensieveldtogte vir u produkte of dienste uit te voer.
  • Om gesondheidsorg meer toeganklik te maak en EHR'e interoperabel te maak, deur toegang te verleen deur gelaatstrekke tydens noodgevalle en operasies.
  • Om persoonlike gasvryheidsdienste aan gaste te bied deur hul belangstellings, laaiks/afkeure, kamer- en kosvoorkeure te onthou en te profileer.

Gesigherkenning-datastelle / Gesigsopsporing-datastel

Gesig-landmerk-datastel

12k beelde met variasies rondom kopposisie, etnisiteit, geslag, agtergrond, vanghoek, ouderdom, ens. met 68 landmerkpunte

Gesigsbeelddatastel

  • Gebruiksgeval: gesig erkenning
  • Format: Images
  • Deel: 12,000 +
  • body: Landmerk-aantekening

Biometriese datastel

22k-gesigvideodatastel van verskeie lande met veelvuldige houdings vir gesigsherkenningsmodelle

Biometriese datastel

  • Gebruiksgeval: gesig erkenning
  • Format: Video
  • Deel: 22,000 +
  • body: Geen

Groep mense beelddatastel

2.5k+ beelde van 3,000 2+ mense. Datastel bevat beelde van groepe van 6-XNUMX mense uit verskeie geografiese gebiede

Groep Mense Beeld Datastel

  • Gebruiksgeval: Beeldherkenningsmodel
  • Format: Images
  • Deel: 2,500 +
  • body: Geen

Biometriese gemaskerde video's datastel

20k video's van gesigte met maskers vir die bou/opleiding van Spoof Detection AI-model

Biometriese gemaskerde video's datastel

  • Gebruiksgeval: Spoof Detection AI-model
  • Format: Video
  • Deel: 20,000 +
  • body: Geen

verticals

Bied gesigherkenningsdienste aan verskeie bedrywe

Gesigsherkenning is die huidige woede in verskillende segmente, waar unieke gebruiksgevalle getoets en geïmplementeer word vir implementerings. Gesigsherkenning help ondernemings en bedrywe op talle maniere, van die dop van kinderhandelaars en die implementering van bio-ID in organisasiepersele tot die bestudering van afwykings wat normaalweg ongemerk kan word.

Outonome voertuie

Automotive

Kleinhandel

Kleinhandel

Mode en versterkers; E-handel - beeldetikettering

Bemarking van e-handel

Healthcare

Healthcare

Hospitality

Hospitality

Veiligheid en versterkers; Verdediging

Veiligheid en Verdediging

Ons vermoë

Mense

Mense

Toegewyde en opgeleide spanne:

  • 30,000+ medewerkers vir data-insameling, etikettering en QA
  • Gesertifiseerde projekbestuurspan
  • Ervare produkontwikkelingspan
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team

proses

proses

Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:

  • Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
  • 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
  • Deurlopende verbetering en terugvoerlus 

platform

platform

Die gepatenteerde platform bied voordele:

  • Web-gebaseerde end-to-end platform
  • Onberispelike kwaliteit
  • Vinniger TAT
  • Naadloze aflewering

Voorgestelde kliënte

Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Reverie

Kom ons bespreek u opleidingsbehoeftes vir gesigsherkenningsmodelle

Gesigsherkenning is een van die integrale komponente van intelligente biometriese sekuriteit, wat daarop gemik is om 'n persoon se identiteit te bevestig of te verifieer. As 'n tegnologie word dit gebruik om mense in video's, foto's en selfs real-time feeds vas te stel, te identifiseer en te kategoriseer.

Gesigsherkenning werk deur die vasgelegde gesigte van individue aan te pas by 'n relevante databasis. Die proses begin met opsporing, gevolg deur 'n 2D- en 3D-analise, beeld-na-data-omskakeling en uiteindelik pasmaak.

Gesigsherkenning, as 'n vindingryke visuele identifiseringstegnologie, is dikwels die eerste basis om slimfone en rekenaars te ontsluit. Sy teenwoordigheid by wetstoepassers, dws om amptenare te help om beelde van die verdagtes te versamel en by databasisse te pas, is egter ook 'n voorbeeld.

As u na meer doelgerigte voorbeelde kyk, Amazon se erkenning en Google's Photos is 'n paar van die belangrikste voorbeelde.

As u van plan is om 'n vertikaal-spesifieke AI-model met rekenaarvisie op te lei, moet u dit eers in staat stel om beelde en gesigte van individue te identifiseer en dan leer onder toesig te begin deur nuwe tegnieke soos semantiek, segmentering en veelhoekaantekening in te voer. Gesigsherkenning is dus die wegspringplek vir die opleiding van veiligheidspesifieke AI-modelle, waar individuele identifikasie vooropgestel word bo objekopsporing.

Gesigsherkenning kan die ruggraat van verskeie intelligente stelsels in die post-pandemiese era wees. Die voordele sluit in verbeterde kleinhandelervaring met Face Pay -tegnologie, beter bankervaring, verminderde misdaadsyfer in die kleinhandel, vinniger identifisering van vermiste persone, verbeterde pasiëntesorg, akkurate opsporing van bywoning en meer.