Gezichtsherkenning
AI-trainingsgegevens voor gezichtsherkenning
Optimaliseer uw gezichtsherkenningsmodellen voor nauwkeurigheid met beeldgegevens van de beste kwaliteit
Vandaag staan we aan het begin van het mechanisme van de volgende generatie, waarbij onze gezichten onze toegangscodes zijn. Door de herkenning van unieke gezichtskenmerken kunnen machines detecteren of de persoon die toegang probeert te krijgen tot een apparaat geautoriseerd is, CCTV-beelden matchen met daadwerkelijke beelden om misdadigers en wanbetalers op te sporen, criminaliteit in winkels te verminderen en meer. In eenvoudige bewoordingen is dit de technologie die het gezicht van een persoon scant om toegang te autoriseren of een reeks acties uit te voeren waarvoor het is ontworpen. Aan de achterkant werken talloze algoritmen en modules razendsnel om berekeningen uit te voeren en gezichtskenmerken (zoals vormen en polygonen) op elkaar af te stemmen om cruciale taken uit te voeren.
De anatomie van een nauwkeurig gezichtsherkenningsmodel
Gelaatstrekken en perspectief
Het gezicht van een persoon ziet er anders uit vanuit elke hoek, elk profiel en elk perspectief. Een machine moet nauwkeurig kunnen zien of het dezelfde persoon is, ongeacht of de persoon naar het apparaat staart, ongeacht vanuit een frontneutraal perspectief of rechtsonder.
Veel gezichtsuitdrukkingen
Een model moet precies zien of een persoon lacht, fronst, huilt of staart door naar hen of hun afbeeldingen te kijken. Het moet kunnen begrijpen dat ogen er hetzelfde uit kunnen zien als een persoon verrast of bang is, en vervolgens de precieze uitdrukking foutloos detecteren.
Annoteer unieke gezichts-ID's
Zichtbare onderscheidende factoren zoals moedervlekken, littekens, brandwonden en meer zijn onderscheidende factoren die uniek zijn voor individuen en die door AI-modules moeten worden overwogen om gezichten beter te trainen en te verwerken. Modellen moeten ze kunnen detecteren en toeschrijven als gelaatstrekken en niet zomaar overslaan.
Gezichtsherkenningsdiensten van Shaip
Of u nu gegevens wilt verzamelen over gezichtsafbeeldingen (bestaande uit verschillende gelaatstrekken, perspectieven, uitdrukkingen of emoties), of annotatiediensten voor gezichtsafbeeldingen (voor het taggen van zichtbare differentiator, gezichtsuitdrukkingen met geschikte metagegevens, zoals glimlachen, fronsen, enz.), onze bijdragers van over de hele wereld kunnen snel en op grote schaal aan uw behoeften aan trainingsgegevens voldoen.
Gezicht afbeelding collectie
Om uw AI-systeem nauwkeurige resultaten te laten leveren, moet het worden getraind met duizenden menselijke gezichtsdatasets. Hoe groter het volume aan gezichtsbeeldgegevens, hoe beter. Daarom kan ons netwerk u helpen miljoenen datasets te vinden, zodat uw gezichtsherkenningssysteem wordt getraind met de meest geschikte, relevante en contextuele gegevens. We begrijpen ook dat uw geografie, marktsegment en demografie heel specifiek kunnen zijn. Om aan al uw behoeften te voldoen, bieden we aangepaste gezichtsbeeldgegevens voor verschillende etniciteiten, leeftijdsgroepen, rassen en meer. We hanteren strikte richtlijnen voor hoe gezichtsbeelden naar ons systeem moeten worden geüpload in termen van resoluties, bestandsindelingen, belichting, poses en meer.
Annotatie gezichtsafbeelding
Wanneer u kwaliteitsgezichtsbeelden verkrijgt, hebt u slechts 50% van de taak voltooid. Uw gezichtsherkenningssystemen zouden u nog steeds nutteloze resultaten geven (of helemaal geen resultaten) wanneer u verkregen beelddatasets erin invoert. Om het trainingsproces te starten, moet u uw gezichtsbeeld laten annoteren. Er zijn verschillende gezichtsherkenningsdatapunten die gemarkeerd moeten worden, gebaren die gelabeld moeten worden, emoties en uitdrukkingen die geannoteerd moeten worden en meer. Bij Shaip kunnen we u helpen met geannoteerde gezichtsbeelden met onze gezichtsherkenningstechnieken. Alle ingewikkelde details en aspecten van gezichtsherkenning worden geannoteerd voor nauwkeurigheid door onze eigen interne veteranen, die al jaren in het AI-spectrum zitten.
Shaip kan
Bron gezichtsbehandeling
afbeeldingen
Resources trainen om afbeeldingsgegevens te labelen
Gegevens controleren op nauwkeurigheid en kwaliteit
Aanleveren van databestanden in overeengekomen formaat
Ons team van experts kan gezichtsbeelden verzamelen en annoteren op ons eigen beeldannotatieplatform, maar dezelfde annotators kunnen na een korte training ook gezichtsbeelden annoteren op uw interne beeldannotatieplatform. Binnen korte tijd kunnen ze duizenden gezichtsopnamen annoteren op basis van strenge specificaties en met de gewenste kwaliteit.TE
Gebruiksvoorbeelden voor gezichtsherkenning
Ongeacht uw idee of marktsegment hebt u grote hoeveelheden gegevens nodig die u kunt annoteren om ze trainbaar te maken. Om een snel idee te krijgen van enkele van de gebruiksscenario's waar u contact met ons op kunt nemen, volgt hier een lijst.
- Om gezichtsherkenningssystemen in draagbare apparaten te implementeren, IoT ecosystemen en maken plaats voor geavanceerde beveiliging en encryptie.
- Voor geografische bewaking en veiligheidsdoeleinden om prominente buurten, gevoelige regio's van diplomaten etc. in de gaten te houden.
- Voor keyless access tot uw auto's of connected cars.
- Om gerichte advertentiecampagnes voor uw producten of diensten uit te voeren.
- Maak de gezondheidszorg toegankelijker
- Bied gasten gepersonaliseerde gastvrijheidsdiensten door hun interesses, voorkeuren/afkeuren, kamer- en eetvoorkeuren etc. te onthouden en te profileren.
Verzameling van diverse gezichtsherkenningsgegevens voor verbetering van AI-modellen
Achtergrond
In een poging om de nauwkeurigheid en diversiteit van AI-gestuurde gezichtsherkenningsmodellen te verbeteren, werd een uitgebreid dataverzamelingsproject gestart. Het project richtte zich op het verzamelen van diverse gezichtsbeelden en video's van verschillende etniciteiten, leeftijdsgroepen en lichtomstandigheden. De gegevens werden nauwkeurig georganiseerd in verschillende afzonderlijke datasets, die elk specifieke use cases en industriële vereisten dienden.
Overzicht van gegevenssets
| Details | Gebruikssituatie 1 | Gebruikssituatie 2 | Gebruikssituatie 3 |
|---|---|---|---|
| Use Case | Historische afbeeldingen van 15,000 unieke onderwerpen | Gezichtsbeelden van 5,000 unieke onderwerpen | Afbeeldingen van 10,000 unieke onderwerpen |
| Objectief | Om een robuuste dataset van historische gezichtsafbeeldingen te bouwen voor geavanceerde AI-modeltraining. | Om een gevarieerde gezichtsdataset te creëren, specifiek voor de Indiase en Aziatische markt. | Om een grote verscheidenheid aan gezichtsbeelden te verzamelen, waarbij verschillende hoeken en gezichtsuitdrukkingen worden vastgelegd. |
| Dataset samenstelling | Enkele onderwerpen: 15,000 unieke individuen. Data punten: Elk onderwerp leverde 1 inschrijvingsafbeelding + 15 historische afbeeldingen aan. Aanvullende gegevens: 2 video's (binnen en buiten) waarin de hoofdbewegingen van 1,000 proefpersonen zijn vastgelegd. | Enkele onderwerpen: 5,000 unieke individuen. | Enkele onderwerpen: 10,000 unieke individuen Data punten: Elke proefpersoon leverde 15-20 afbeeldingen aan, die vanuit verschillende hoeken en gezichtsuitdrukkingen werden getoond. |
| Etniciteit en demografie | Etnische verdeling: Zwart (35%), Oost-Aziatisch (42%), Zuid-Aziatisch (13%), Blank (10%). Geslacht: 50% vrouw, 50% man. Leeftijdscategorie: De afbeeldingen beslaan de laatste 10 jaar van iemands leven, waarbij de nadruk ligt op personen van 18 jaar en ouder. | Etnische verdeling: Indiaas (50%), Aziatisch (20%), Zwart (30%). Leeftijdscategorie: 18 tot 60 jaar oud. Geslachtsverdeling: 50% vrouw, 50% man. | Etnische verdeling: Chinese etniciteit (100%). Geslacht: 50% vrouw, 50% man. Leeftijdscategorie: 18-26 jaar oud. |
| Volume | 15,000 inschrijvingsafbeeldingen, 300,000+ historische afbeeldingen en 2,000 video's | 35 selfies per persoon, in totaal 175,000 afbeeldingen. | 150,000 – 200,000 afbeeldingen. |
| Kwaliteitsnormen | Afbeeldingen met een hoge resolutie (1920 x 1280), met strikte richtlijnen voor belichting, gezichtsuitdrukking en beeldhelderheid. | Diverse achtergronden en kleding, geen gezichtsverfraaiing en consistente beeldkwaliteit in de gehele dataset. | Afbeeldingen met een hoge resolutie (2160 x 3840 pixels), een nauwkeurige portretverhouding en verschillende hoeken en gezichtsuitdrukkingen. |
| Details | Gebruikssituatie 4 | Gebruikssituatie 5 | Gebruikssituatie 6 |
|---|---|---|---|
| Use Case | Afbeeldingen van 6,100 unieke onderwerpen (zes menselijke emoties) | Afbeeldingen van 428 unieke onderwerpen (9 verlichtingsscenario's) | Afbeeldingen van 600 unieke onderwerpen (collectie op basis van etniciteit) |
| Objectief | Om gezichtsafbeeldingen te verzamelen die zes verschillende menselijke emoties uitbeelden voor emotieherkenningssystemen. | Om gezichtsbeelden vast te leggen onder verschillende lichtomstandigheden voor het trainen van AI-modellen. | Om een dataset te creëren die de diversiteit aan etnische groepen vastlegt voor betere prestaties van het AI-model. |
| Dataset samenstelling | Enkele onderwerpen: 6,100 individuen uit Oost- en Zuid-Azië. Data punten: 6 afbeeldingen per onderwerp, elk met een andere emotie. Etnische verdeling: Japans (9,000 afbeeldingen), Koreaans (2,400), Chinees (2,400), Zuidoost-Aziatisch (2,400), Zuid-Aziatisch (2,400). | Enkele onderwerpen: 428 Indiase personen. Data punten: 160 afbeeldingen per onderwerp onder 9 verschillende lichtomstandigheden. | Enkele onderwerpen: 600 unieke individuen met diverse etnische achtergronden. Etnische verdeling: Afrikaans (967 afbeeldingen), Midden-Oosters (81), Indiaans (1,383), Zuid-Aziatisch (738), Zuidoost-Aziatisch (481). Leeftijdscategorie: 20 tot 70 jaar oud. |
| Volume | 18,600 beelden | 74,880 beelden | 3,752 beelden |
| Kwaliteitsnormen | Strikte richtlijnen voor de zichtbaarheid van gezichten, belichting en consistente uitdrukkingen. | Duidelijke beelden met consistente belichting en een evenwichtige weergave van leeftijd en geslacht. | Afbeeldingen met een hoge resolutie, met de nadruk op etnische diversiteit en consistentie in de dataset. |
Gezichtsherkenningsdatasets / Gezichtsdetectiedatasets
Gezichtsoriëntatiepunt dataset
12k-afbeeldingen met variaties rond hoofdhouding, etniciteit, geslacht, achtergrond, opnamehoek, leeftijd, enz. met 68 oriëntatiepunten
- Use case: Gezichtsherkenning
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 12,000+
- annotatie: Annotatie op oriëntatiepunt
Biometrische gegevensset
22k gezichtsvideodataset uit meerdere landen met meerdere poses voor gezichtsherkenningsmodellen
- Use case: Gezichtsherkenning
- Formaat: Video
- Volume: 22,000+
- annotatie: Nee
Groep mensen afbeeldingsgegevensset
2.5k+ afbeeldingen van meer dan 3,000 mensen. Dataset bevat afbeeldingen van een groep van 2-6 personen uit meerdere geografische gebieden
- Use case: Beeldherkenningsmodel
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 2,500+
- annotatie: Nee
Gegevensset biometrische gemaskeerde video's
20k video's van gezichten met maskers voor het bouwen/trainen van Spoof Detection AI-model
- Use case: Spoofdetectie AI-model
- Formaat: Video
- Volume: 20,000+
- annotatie: Nee
verticals
Het aanbieden van trainingsgegevens voor gezichtsherkenning aan meerdere industrieën
Gezichtsherkenning is de huidige rage in alle segmenten, waar unieke use-cases worden getest en uitgerold voor implementaties. Van het opsporen van kindersmokkelaars en het inzetten van bio-ID in de gebouwen van organisaties tot het bestuderen van anomalieën die voor het normale oog onopgemerkt blijven, gezichtsherkenning helpt bedrijven en industrieën op talloze manieren.
Automotive
Vergroot de mogelijkheden van autonoom rijden met gezichtsherkenningsdatasets die zijn ontworpen voor bestuurdersbewaking en veiligheidssystemen in de auto
Retail
Verbeter de klantervaring met gezichtsherkenningsdatasets voor gepersonaliseerde services in de winkel en soepele afrekenprocessen.
E-commerce
Bied gepersonaliseerde winkelervaringen en verbeter de klantauthenticatie op e-commerceplatforms.
Gezondheidszorg
Verbeter de identificatie van patiënten en de diagnostische nauwkeurigheid met gespecialiseerde gezichtsherkenningsdatasets voor toepassingen in de gezondheidszorg
Horeca
Verbeter de service aan gasten met datasets voor gezichtsherkenning voor soepele check-ins en gepersonaliseerde ervaringen in de horeca.
Beveiliging en verdediging
Versterk de beveiligingsmaatregelen met gezichtsherkenningsdatasets die zijn geoptimaliseerd voor bewaking, dreigingsdetectie en defensietoepassingen.
Onze mogelijkheid
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Aanbevolen bronnen
Kopergids
Beeldannotatie en etikettering voor computervisie
Bij computervisie draait alles om het begrijpen van de visuele wereld om computervisietoepassingen te trainen. Het succes ervan komt volledig neer op wat we beeldannotatie noemen - het fundamentele proces achter de technologie die ervoor zorgt dat machines intelligente beslissingen nemen en dit is precies wat we gaan bespreken en onderzoeken.
Blog
Hoe gegevensverzameling een cruciale rol speelt bij het ontwikkelen van gezichtsherkenningsmodellen
Mensen zijn bedreven in het herkennen van gezichten, maar we interpreteren uitdrukkingen en emoties ook heel natuurlijk. Uit onderzoek blijkt dat we persoonlijk bekende gezichten kunnen identificeren binnen 380 ms na presentatie en 460 ms voor onbekende gezichten. Deze intrinsiek menselijke kwaliteit heeft nu echter een concurrent in kunstmatige intelligentie en Computer Vision.
Blog
Wat is AI-beeldherkenning en hoe werkt het?
Mensen hebben het aangeboren vermogen om objecten, mensen en plaatsen van foto's te onderscheiden en nauwkeurig te identificeren. Computers hebben echter niet de mogelijkheid om afbeeldingen te classificeren. Toch kunnen ze worden getraind om visuele informatie te interpreteren met behulp van computervisietoepassingen en beeldherkenningstechnologie.
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Laten we uw behoeften aan trainingsgegevens voor gezichtsherkenningsmodellen bespreken
Veel gestelde vragen (FAQ)
Gezichtsherkenning is een van de integrale componenten van intelligente biometrische beveiliging, gericht op het bevestigen of authenticeren van iemands identiteit. Als technologie wordt het gebruikt om mensen vast te stellen, te identificeren en te categoriseren in video's, foto's en zelfs realtime feeds.
Gezichtsherkenning werkt door de vastgelegde gezichten van individuen te vergelijken met een relevante database. Het proces begint met detectie, wordt gevolgd door een 2D- en 3D-analyse, beeld-naar-data-conversie en tot slot matchmaking.
Gezichtsherkenning, als een inventieve visuele identificatietechnologie, is vaak de primaire basis voor het ontgrendelen van smartphones en computers. Zijn aanwezigheid bij wetshandhaving, dwz het helpen van ambtenaren bij het verzamelen van politiefoto's van de verdachten en het vergelijken ervan met databases, kan echter ook als voorbeeld worden beschouwd.
Als u van plan bent een verticaal specifiek AI-model te trainen met computervisie, moet u het eerst in staat stellen om afbeeldingen en gezichten van individuen te identificeren en vervolgens begeleid leren initiëren door nieuwere technieken zoals semantiek, segmentatie en polygoonannotatie in te voeren. Gezichtsherkenning is daarom de opstap voor het trainen van beveiligingsspecifieke AI-modellen, waarbij individuele identificatie prioriteit krijgt boven objectdetectie.
Gezichtsherkenning kan de ruggengraat zijn van verschillende intelligente systemen in het postpandemische tijdperk. De voordelen zijn onder meer een verbeterde winkelervaring met behulp van Face Pay-technologie, een betere bankervaring, minder criminaliteit in de detailhandel, snellere identificatie van vermiste personen, verbeterde patiëntenzorg, nauwkeurige aanwezigheidsregistratie en meer.
Wij stemmen onze datasets af op de specifieke behoeften van verschillende sectoren, zoals de automobielindustrie, detailhandel, gezondheidszorg en beveiliging. Zo zorgen wij ervoor dat de gegevens aansluiten op de branchespecifieke vereisten en toepassingen.
Wij houden ons aan strenge normen voor gegevensbescherming en voldoen aan wereldwijde regelgeving zoals de AVG. Zo zorgen wij ervoor dat alle gezichtsherkenningsgegevens op ethische wijze worden verkregen en indien nodig worden geanonimiseerd.
Onze datasets onderscheiden zich door hun diversiteit, schaalbaarheid en hoogwaardige annotaties. Hierdoor zijn ze ideaal voor het trainen van nauwkeurige en betrouwbare gezichtsherkenningsmodellen in verschillende sectoren.