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
For your AI system to accurately deliver results, it has to be trained with thousands of human facial datasets. The more the volume of facial image data, the better. That’s why our network can help you source millions of datasets, so your facial recognition system is trained with the most appropriate, relevant, and contextual data. We also understand that your geography, market segment, and demographics could be very specific. To cater to all your needs, we provide custom face image data across diverse ethnicities, age groups, races, and more. We deploy stringent guidelines on how face images should be uploaded to our system in terms of resolutions, file formats, illumination, poses, and more.
Annotatie gezichtsafbeelding
When you acquire quality face images, you’ve completed only 50% of the task. Your facial recognition systems would still give you pointless results (or no results at all) when you feed acquired image datasets into them. To initiate the training process, you need to get your face image annotated. There are several facial recognition data points that have to be marked, gestures that have to be labelled, emotions and expressions that have to be annotated and more. At Shaip, we can assist you with annotated facial images with our facial landmark recognition techniques. All intricate details and aspects of facial recognition are annotated for accuracy by our own in-house veterans, who have been into the AI spectrum for years.
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, u hebt grote hoeveelheden gegevens nodig die moeten worden geannoteerd voor trainbaarheid. Onze oplossingen voldoen dus perfect aan uw behoeften en helpen uw time-to-market te versnellen. 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.
- For geographical surveillance and security purposes to monitor high-profile neighborhoods, sensitive regions of diplomats etc.
- To incorporate keyless access to your automobiles or connected cars.
- Om gerichte advertentiecampagnes voor uw producten of diensten uit te voeren.
- Make healthcare more accessible & turn EHRs interoperable, by granting access through facial features during emergencies.
- Offer personalized hospitality services to guests by remembering & profiling their interests, likes/dislikes, room & food preferences etc.
Diverse Facial Recognition Data Collection for AI Model Enhancement
Achtergrond
In an effort to enhance the accuracy and diversity of AI-driven facial recognition models, a comprehensive data collection project was initiated. The project focused on gathering diverse facial images and videos across various ethnicities, age groups, and lighting conditions. The data was meticulously organized into several distinct datasets, each serving specific use cases and industry requirements.
Overzicht van gegevenssets
| Details | Gebruikssituatie 1 | Gebruikssituatie 2 | Gebruikssituatie 3 |
|---|---|---|---|
| Use Case | Historical Images of 15,000 Unique Subjects | Facial Images of 5,000 Unique Subjects | Images of 10,000 Unique Subjects |
| Objectief | To build a robust dataset of historical facial images for advanced AI model training. | To create a diverse facial dataset specifically for the Indian and Asian markets. | To collect a wide variety of facial images capturing different angles and expressions. |
| Dataset Composition | Enkele onderwerpen: 15,000 unique individuals. Data punten: Each subject provided 1 enrollment image and 15-20 historical images. Aanvullende gegevens: 2 videos (indoor and outdoor) capturing head movements for 1,000 subjects. | Enkele onderwerpen: 5,000 unique individuals. Ethnic Breakdown: Indian (50%), Asian (20%), Black (30%). Leeftijdscategorie: 18 tot 60 jaar oud. Gender Distribution: 50% Female, 50% Male. | Enkele onderwerpen: 10,000 unique individuals of Chinese ethnicity. Data punten: Each subject provided 15-20 images, covering multiple angles and expressions. Leeftijdscategorie: 18-26 jaar oud. Gender Distribution: Balanced (1:1). |
| Ethnicity and Demographics | Ethnic Breakdown: Black (35%), East Asian (42%), South Asian (13%), White (10%). Geslachtsverdeling: 50% Female, 50% Male. Leeftijdscategorie: Images cover up to the last 10 years of each subject’s life, focusing on individuals aged 18+. | ||
| Volume | 15,000 enrollment images, 300,000+ historical images, and 2,000 videos | 35 selfies per subject, totaling 175,000 images. | 150,000 – 200,000 images. |
| Kwaliteitsnormen | High-resolution images (1920 x 1280), with strict guidelines on lighting, facial expression, and image clarity. | Diverse backgrounds and attire, no face beautification, and consistent image quality across the dataset. | High-resolution images (2160 x 3840 pixels), precise portrait ratio, and varied angles and expressions. |
| Details | Gebruikssituatie 4 | Gebruikssituatie 5 | Gebruikssituatie 6 |
|---|---|---|---|
| Use Case | Images of 6,100 Unique Subjects (Six Human Emotions) | Images of 428 Unique Subjects (9 Lighting Scenarios) | Images of 600 Unique Subjects (Ethnicity-Based Collection) |
| Objectief | To gather facial images depicting six distinct human emotions for emotion recognition systems. | To capture facial images under various lighting conditions for training AI models in real-world scenarios. | To create a dataset that captures the diversity of ethnicities for enhanced AI model performance. |
| Dataset Composition | Enkele onderwerpen: 6,100 individuals from East and South Asia. Data punten: 6 images per subject, each representing a different emotion. Ethnic Breakdown: Japanese (9,000 images), Korean (2,400), Chinese (2,400), Southeast Asian (2,400), South Asian (2,400). | Enkele onderwerpen: 428 Indian individuals. Data punten: 160 images per subject across 9 different lighting conditions. | Enkele onderwerpen: 600 unique individuals from diverse ethnic backgrounds. Ethnic Breakdown: African (967 images), Middle Eastern (81), Native American (1,383), South Asian (738), Southeast Asian (481). Leeftijdscategorie: 20 tot 70 jaar oud. |
| Volume | 18,600 beelden | 74,880 beelden | 3,752 beelden |
| Kwaliteitsnormen | Strict guidelines on facial visibility, lighting, and expression consistency. | Clear images with consistent lighting, and a balanced representation of age and gender. | High-resolution images with a focus on ethnic diversity and consistency across the 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
Offering facial recognition training data to multiple industries
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
Boost autonomous driving capabilities with facial recognition datasets designed for driver monitoring and in-car safety systems
Gezondheidszorg
Empower patient identification and diagnostic accuracy with specialized facial recognition datasets for healthcare applications
Retail
Enhance customer experience with facial recognition datasets for personalized in-store services and seamless checkout processes.
Horeca
Elevate guest services with facial recognition datasets for seamless check-ins and personalized experiences in hospitality.
E-commerce
Deliver personalized shopping experiences and improve customer authentication in eCommerce platforms.
Beveiliging en verdediging
Strengthen security measures with facial recognition datasets optimized for surveillance, threat detection, and defense applications.
Onze mogelijkheid
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevensverzameling, etikettering en kwaliteitscontrole
- 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.
We tailor our datasets to meet the specific needs of various industries, such as automotive, retail, healthcare, and security, ensuring that the data aligns with industry-specific requirements and applications.
We adhere to stringent data privacy standards and comply with global regulations such as GDPR, ensuring that all facial recognition data is ethically sourced and anonymized as required.
Our datasets are distinguished by their diversity, scalability, and high-quality annotations, making them ideal for training accurate and reliable facial recognition models across various industries.