Gezichtsherkenning

AI-trainingsgegevens voor gezichtsherkenning

Optimaliseer uw gezichtsherkenningsmodellen voor nauwkeurigheid met beeldgegevens van de beste kwaliteit

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.

De anatomie van een nauwkeurig gezichtsherkenningsmodel

Gezichtskenmerken en perspectief​

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

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.

Unieke gezichtsherkenningstekens annoteren​

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

Gezicht afbeelding collectie

Om ervoor te zorgen dat uw AI-systeem nauwkeurige resultaten levert, moet het worden getraind met duizenden datasets van menselijke gezichten. Hoe groter het volume aan afbeeldingsgegevens, 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 demografische gegevens heel specifiek kunnen zijn. Om aan al uw behoeften te voldoen, bieden we gezichtsbeeldgegevens van verschillende etniciteiten, leeftijdsgroepen, rassen en meer. We hanteren strikte richtlijnen voor het uploaden van gezichtsafbeeldingen naar ons systeem wat betreft resoluties, bestandsindelingen, verlichting, poses en meer. Zo beschikken we over een uniform aanbod aan datasets dat niet alleen eenvoudig te compileren is, maar ook te trainen is.

Annotatie gezichtsafbeelding

Annotatie gezichtsafbeelding

Wanneer u gezichtsafbeeldingen van hoge kwaliteit verkrijgt, heeft u slechts 50% van de taak voltooid. Uw gezichtsherkenningssystemen zouden u nog steeds zinloze resultaten opleveren (of helemaal geen resultaten) wanneer u verworven beelddatasets erin invoert. Om het trainingsproces te starten, moet u uw gezichtsbeeld laten annoteren. Er zijn verschillende gegevenspunten voor gezichtsherkenning die moeten worden gemarkeerd, gebaren die moeten worden gelabeld, emoties en uitdrukkingen die moeten worden geannoteerd en meer. Bij Shaip doen we dit allemaal met precisie door middel van onze gezichtsherkenningstechnieken. Alle ingewikkelde details en aspecten van gezichtsherkenning zijn geannoteerd voor nauwkeurigheid door onze eigen interne veteranen, die al jaren actief zijn in het AI-spectrum.

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.
  • Voor geografische bewaking en veiligheidsdoeleinden om spraakmakende buurten, gevoelige regio's van diplomaten en meer te bewaken.
  • Om sleutelloze toegang tot uw auto's of uw aangesloten auto's te integreren.
  • Om gerichte advertentiecampagnes voor uw producten of diensten uit te voeren.
  • Gezondheidszorg toegankelijker maken en EPD's interoperabel maken door toegang te verlenen via gelaatstrekken tijdens noodgevallen en operaties.
  • Om gepersonaliseerde gastvrijheidsdiensten aan gasten aan te bieden door hun interesses, voorkeuren/afkeuren, kamer- en voedselvoorkeuren te onthouden en te profileren.

Gezichtsherkenningsdatasets / Gezichtsdetectiedatasets

Gezichtsoriëntatiepunt dataset

12k-afbeeldingen met variaties rond hoofdhouding, etniciteit, geslacht, achtergrond, opnamehoek, leeftijd, enz. met 68 oriëntatiepunten

Gezichtsbeeldgegevensset

  • Use case: Gezichtsherkenning
  • Formaat: Afbeeldingen
  • Volume: 12,000+
  • annotatie: Annotatie op oriëntatiepunt

Biometrische gegevensset

22k gezichtsvideodataset uit meerdere landen met meerdere poses voor gezichtsherkenningsmodellen

Biometrische gegevensset

  • 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

Groep mensen afbeeldingsgegevensset

  • 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

Gegevensset biometrische gemaskeerde video's

  • Use case: Spoofdetectie AI-model
  • Formaat: Video
  • Volume: 20,000+
  • annotatie: Nee

verticals

Gezichtsherkenningsdiensten aanbieden 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.

Autonome voertuigen

Automotive

Gezondheidszorg

Gezondheidszorg

Retail

Retail

Horeca

Horeca

Mode & E-commerce - Afbeeldingslabels

Marketing e-commerce

Beveiliging & Verdediging

Beveiliging en verdediging

Onze mogelijkheid

Mensen

Mensen

Toegewijde en getrainde teams:

  • 30,000+ medewerkers voor gegevensverzameling, etikettering en kwaliteitscontrole
  • Gecertificeerd projectmanagementteam
  • Ervaren productontwikkelingsteam
  • Talentpool Sourcing & Onboarding-team

Proces

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

Platform

Het gepatenteerde platform biedt voordelen:

  • Webgebaseerd end-to-end platform
  • Onberispelijke kwaliteit
  • Snellere TAT
  • Naadloze levering

Uitgelichte klanten

Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.

Laten we uw behoeften aan trainingsgegevens voor gezichtsherkenningsmodellen bespreken

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 naar meer gerichte voorbeelden kijkt, Erkenning van Amazon en Google's Foto's zijn enkele van de beste voorbeelden.

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.