Shaip maakt nu deel uit van het Ubiquity-ecosysteem: hetzelfde team, maar nu met uitgebreidere middelen om klanten op grote schaal te ondersteunen.
|
Gezichtsherkenning
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 eigen beeldannotatieplatform. Binnen een korte tijdspanne kunnen ze duizenden gezichtsbeelden annoteren op basis van strenge specificaties en met de gewenste kwaliteit.
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.
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 | Bouw een robuuste dataset van historische gezichtsafbeeldingen voor de training van geavanceerde AI-modellen. | Creëer een diverse dataset met gezichtsgegevens voor de Indiase en Aziatische markten. | Verzamel diverse gezichtsfoto's vanuit verschillende hoeken en met verschillende uitdrukkingen. |
| Dataset samenstelling |
Onderwerpen: 15,000 1 inschrijvingsfoto + 15 historische foto's per proefpersoon 2 video's (binnen/buiten) voor 1,000 personen |
Onderwerpen: 5,000 35 selfies per persoon |
Onderwerpen: 10,000 15-20 afbeeldingen per persoon |
| Etniciteit en demografie |
Zwart (35%), Oost-Aziatisch (42%), Zuid-Aziatisch (13%), blank (10%) 50% vrouw / 50% man 18 + jaar |
Indiaas (50%), Aziatisch (20%), zwart (30%) 18-60 jaar 50% vrouw / 50% man |
Chinees (100%) 18-26 jaar 50% vrouw / 50% man |
| Volume | 15,000 inschrijvingen + 300,000+ historische afbeeldingen + 2,000 video's | 175,000 beelden | 150,000–200,000 afbeeldingen |
| Kwaliteitsnormen | Resolutie van 1920×1280, strikte richtlijnen voor belichting en helderheid. | Diverse achtergronden, geen opsmuk, constante kwaliteit. | Resolutie van 2160×3840, nauwkeurige beeldverhouding in portretstand, diverse hoeken |
| Details | Gebruikssituatie 4 | Gebruikssituatie 5 | Gebruikssituatie 6 |
|---|---|---|---|
| Use Case | 6,100 proefpersonen – Zes menselijke emoties | 428 onderwerpen – 9 belichtingsscenario's | 600 proefpersonen – Collectie op basis van etniciteit |
| Objectief | Stel een dataset samen voor systemen die emoties herkennen. | Maak foto's van gezichten onder verschillende lichtomstandigheden. | Verbeter de prestaties van AI door etnische diversiteit te bevorderen. |
| Dataset samenstelling |
6 afbeeldingen per onderwerp (6 emoties) Vertegenwoordiging van Japan, Korea, China, Zuidoost- en Zuid-Azië |
160 afbeeldingen per onderwerp 9 lichtomstandigheden |
Afrikaans, Midden-Oosters, Inheems Amerikaans, Zuid-Aziatisch, Zuidoost-Aziatisch Leeftijd: 20–70 jaar |
| Volume | 18,600 beelden | 74,880 beelden | 3,752 beelden |
| Kwaliteitsnormen | Strikte consistentie in gezichtszichtbaarheid en -uitdrukking | Duidelijke beelden, evenwichtige leeftijds- en genderverdeling. | Hoge resolutie, etnische consistentie |
12k-afbeeldingen met variaties rond hoofdhouding, etniciteit, geslacht, achtergrond, opnamehoek, leeftijd, enz. met 68 oriëntatiepunten
22k gezichtsvideodataset uit meerdere landen met meerdere poses voor gezichtsherkenningsmodellen
20k video's van gezichten met maskers voor het bouwen/trainen van Spoof Detection AI-model
2.5k+ afbeeldingen van meer dan 3,000 mensen. Dataset bevat afbeeldingen van een groep van 2-6 personen uit meerdere geografische gebieden
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.
Vergroot de mogelijkheden van autonoom rijden met gezichtsherkenningsdatasets die zijn ontworpen voor bestuurdersbewaking en veiligheidssystemen in de auto
Verbeter de klantervaring met gezichtsherkenningsdatasets voor gepersonaliseerde services in de winkel en soepele afrekenprocessen.
Bied gepersonaliseerde winkelervaringen en verbeter de klantauthenticatie op e-commerceplatforms.
Verbeter de identificatie van patiënten en de diagnostische nauwkeurigheid met gespecialiseerde gezichtsherkenningsdatasets voor toepassingen in de gezondheidszorg
Verbeter de service aan gasten met datasets voor gezichtsherkenning voor soepele check-ins en gepersonaliseerde ervaringen in de horeca.
Versterk de beveiligingsmaatregelen met gezichtsherkenningsdatasets die zijn geoptimaliseerd voor bewaking, dreigingsdetectie en defensietoepassingen.
Toegewijde en getrainde teams:
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
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.
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.
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.
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Gezichtsherkenning is een biometrische technologie die de identiteit van een persoon identificeert of verifieert door unieke gezichtskenmerken uit afbeeldingen of video's te analyseren.
Het werkt door een afbeelding te maken, gezichtskenmerken te analyseren en deze te vergelijken met een database om een persoon te identificeren of te verifiëren.
Gezichtsherkenning is essentieel voor AI/ML-projecten, omdat het toepassingen zoals beveiliging, authenticatie en gepersonaliseerde klantervaringen mogelijk maakt.
Branches zoals beveiliging, gezondheidszorg, detailhandel, automobielindustrie en horeca gebruiken deze datasets voor toepassingen zoals bewaking, toegangscontrole en personalisatie.
Datasets worden verzameld uit diverse bronnen, zodat de gegevens representatief zijn voor verschillende demografische groepen, leeftijdsgroepen en lichtomstandigheden.
Bij annotatie worden gezichtskenmerken, uitdrukkingen en unieke identificatiegegevens zoals littekens en moedervlekken gelabeld voor nauwkeurige AI-training.
Ja, alle datasets voldoen aan wereldwijde privacystandaarden zoals AVG en zorgen ervoor dat gegevens geanonimiseerd en ethisch verantwoord zijn verkregen.
Ja, datasets kunnen worden afgestemd op specifieke demografieën, sectoren of omstandigheden, afhankelijk van de projectvereisten.
De kwaliteit wordt gewaarborgd door strikte richtlijnen voor beeldresolutie, belichting en deskundige validatie op nauwkeurigheid en consistentie.
Ja, datasets zijn schaalbaar en kunnen projecten van elke omvang ondersteunen, met miljoenen afbeeldingen.
Datasets worden geleverd in standaardformaten met metagegevens, waardoor ze eenvoudig kunnen worden geïntegreerd in AI-workflows.
Er zijn flexibele licentieopties beschikbaar, inclusief kant-en-klare of aangepaste datasets.
De kosten zijn afhankelijk van de grootte, de aanpassingsmogelijkheden en de licentievereisten van de dataset. Neem contact met ons op voor de beste offerte.
De levertijden variëren afhankelijk van de omvang en complexiteit van het project, maar zijn erop gericht om deadlines efficiënt te halen.
Ze verbeteren de nauwkeurigheid van AI-modellen door hoogwaardige, gevarieerde gegevens te leveren die betrouwbare gezichtsherkenning onder verschillende omstandigheden mogelijk maken.
