Njohja e fytyrës
Të dhënat e trajnimit të AI për njohjen e fytyrës
Optimizoni modelet tuaja të njohjes së fytyrës për saktësi me të dhënat e imazhit me cilësinë më të mirë
Sot, ne jemi në agimin e mekanizmit të gjeneratës së ardhshme, ku fytyrat tona janë kodet tona të kalimit. Nëpërmjet njohjes së veçorive unike të fytyrës, makinat mund të zbulojnë nëse personi që përpiqet të hyjë në një pajisje është i autorizuar, të përputhet me pamjet e CCTV me imazhet aktuale për të gjurmuar kriminelët dhe keqbërësit, të reduktojë krimin në dyqanet me pakicë dhe më shumë. Me fjalë të thjeshta, kjo është teknologjia që skanon fytyrën e një individi për të autorizuar aksesin ose për të ekzekutuar një sërë veprimesh që është krijuar për të kryer. Në pjesën e pasme, tonelata algoritmesh dhe modulesh punojnë me shpejtësi marramendëse për të ekzekutuar llogaritjet dhe për të përputhur tiparet e fytyrës (si forma dhe poligone) për të përmbushur detyrat thelbësore.
Anatomia e një modeli të saktë të njohjes së fytyrës
Tiparet e fytyrës dhe perspektiva
Fytyra e një personi duket e ndryshme nga çdo kënd, profil dhe perspektivë. Një makinë duhet të jetë në gjendje të tregojë me saktësi nëse është i njëjti person, pavarësisht nëse individi e shikon pajisjen, pavarësisht nga perspektiva neutrale përpara ose djathtas poshtë.
Shumë shprehje të fytyrës
Një model duhet të tregojë saktësisht nëse një person është duke buzëqeshur, duke vrenjtur vetullat, duke qarë ose duke i parë ata ose imazhet e tij. Duhet të jetë në gjendje të kuptojë se sytë mund të duken njësoj kur një person është i befasuar ose i frikësuar dhe më pas të zbulojë shprehjen e saktë pa gabime.
Shënoni identifikuesit unikë të fytyrës
Diferencuesit e dukshëm si nishanet, plagët, djegiet nga zjarri dhe të tjera janë diferencues që janë unikë për individët dhe duhet të merren parasysh nga modulet e AI për të trajnuar dhe përpunuar më mirë fytyrat. Modelet duhet të jenë në gjendje t'i zbulojnë ato dhe t'i atribuojnë ato si tipare të fytyrës dhe jo thjesht t'i anashkalojnë ato
Shërbimet e njohjes së fytyrës nga Shaip
Nëse keni nevojë për mbledhjen e të dhënave të imazhit të fytyrës (që përbëhet nga tipare të ndryshme të fytyrës, perspektiva, shprehje ose emocione), ose shërbime të shënimit të të dhënave të imazhit të fytyrës (për etiketimin e diferencuesit të dukshëm, shprehjet e fytyrës me meta të dhënat e duhura, p.sh. buzëqeshja, vrenjtja, etj.), kontribuuesit tanë nga anembanë globit mund të plotësojë nevojat tuaja për të dhëna trajnimi shpejt dhe në shkallë.
Koleksioni i imazheve të fytyrës
Që sistemi juaj i AI të japë me saktësi rezultate, ai duhet të trajnohet me mijëra grupe të dhënash të fytyrës njerëzore. Sa më shumë vëllimi i të dhënave të imazhit të fytyrës, aq më mirë. Kjo është arsyeja pse rrjeti ynë mund t'ju ndihmojë të gjeni miliona grupe të dhënash, në mënyrë që sistemi juaj i njohjes së fytyrës të trajnohet me të dhënat më të përshtatshme, më të përshtatshme dhe kontekstuale. Ne gjithashtu kuptojmë se gjeografia, segmenti i tregut dhe demografia juaj mund të jenë shumë specifike. Për të plotësuar të gjitha nevojat tuaja, ne ofrojmë të dhëna të personalizuara të imazhit të fytyrës për etni të ndryshme, grupmosha, raca dhe më shumë. Ne vendosim udhëzime të rrepta se si imazhet e fytyrës duhet të ngarkohen në sistemin tonë për sa i përket rezolucioneve, formateve të skedarëve, ndriçimit, pozave dhe më shumë.
Shënimi i imazhit të fytyrës
Kur merrni imazhe cilësore të fytyrës, keni përfunduar vetëm 50% të detyrës. Sistemet tuaja të njohjes së fytyrës do t'ju japin ende rezultate të pakuptimta (ose pa rezultate fare) kur futni grupet e të dhënave të imazheve të fituara në to. Për të filluar procesin e trajnimit, duhet të shënoni imazhin e fytyrës tuaj. Ka disa pika të të dhënave të njohjes së fytyrës që duhet të shënohen, gjeste që duhet të etiketohen, emocione dhe shprehje që duhet të shënohen dhe më shumë. Në Shaip, ne mund t'ju ndihmojmë me imazhet e fytyrës me shënime me teknikat tona të njohjes së shenjave të fytyrës. Të gjitha detajet e ndërlikuara dhe aspektet e njohjes së fytyrës janë shënuar për saktësi nga veteranët tanë të brendshëm, të cilët kanë qenë në spektrin e AI për vite.
Shaip Can
Burimi i fytyrës
images
Trajnoni burimet për të etiketuar të dhënat e imazhit
Rishikoni të dhënat për saktësinë dhe cilësinë
Paraqisni skedarët e të dhënave në formatin e dakorduar
Ekipi ynë i ekspertëve mund të mbledhë dhe të shënojë imazhe të fytyrës në platformën tonë të pronarit të shënimeve të imazheve, megjithatë, të njëjtët shënues pas një trajnimi të shkurtër mund të bëjnë shënim edhe imazhet e fytyrës në platformën tuaj të shënimit të imazhit të brendshëm. Brenda një periudhe të shkurtër, ata do të jenë në gjendje të japin shënime mijëra imazhe të fytyrës bazuar në specifikimet strikte dhe me cilësinë e dëshiruar.TE
Rastet e përdorimit të njohjes së fytyrës
Pavarësisht nga ideja ose segmenti i tregut, do t'ju nevojiten vëllime të bollshme të dhënash që duhet të shënohen për aftësinë për trajnim. Për të marrë një ide të shpejtë të disa prej rasteve të përdorimit që mund të na kontaktoni, këtu është një listë.
- Për të zbatuar sistemet e njohjes së fytyrës në pajisjet portative, IOT ekosistemet dhe hapin rrugën për siguri dhe enkriptim të avancuar.
- Për qëllime të mbikëqyrjes gjeografike dhe sigurisë për të monitoruar lagjet e profilit të lartë, rajonet e ndjeshme të diplomatëve etj.
- Për të përfshirë aksesin pa çelës në makinat tuaja ose makinat e lidhura.
- Për të drejtuar fushata reklamash të synuara për produktet ose shërbimet tuaja.
- Bëni kujdesin shëndetësor më të aksesueshëm
- Ofroni shërbime të personalizuara të mikpritjes për mysafirët duke kujtuar dhe profilizuar interesat e tyre, pëlqimet/mospëlqimet, preferencat e dhomës dhe ushqimit etj.
Mbledhja e të dhënave të ndryshme të njohjes së fytyrës për përmirësimin e modelit të AI
Sfond
Në një përpjekje për të rritur saktësinë dhe diversitetin e modeleve të njohjes së fytyrës të drejtuara nga AI, u iniciua një projekt gjithëpërfshirës i mbledhjes së të dhënave. Projekti u fokusua në mbledhjen e imazheve dhe videove të ndryshme të fytyrës nga etnitë e ndryshme, grupmoshat dhe kushtet e ndriçimit. Të dhënat u organizuan në mënyrë të përpiktë në disa grupe të dhënash të dallueshme, secila duke shërbyer për raste specifike përdorimi dhe kërkesa të industrisë.
Përmbledhje e grupit të të dhënave
| Detaje | Përdorni rastin 1 | Përdorni rastin 2 | Përdorni rastin 3 |
|---|---|---|---|
| Përdoreni rastin | Imazhe historike të 15,000 subjekteve unike | Imazhet e fytyrës së 5,000 subjekteve unike | Imazhe të 10,000 subjekteve unike |
| Objektiv | Për të ndërtuar një grup të dhënash të fuqishme të imazheve historike të fytyrës për trajnim të avancuar të modelit të AI. | Për të krijuar një grup të dhënash të larmishme të fytyrave posaçërisht për tregjet indiane dhe aziatike. | Për të mbledhur një shumëllojshmëri të gjerë të imazheve të fytyrës që kapin kënde dhe shprehje të ndryshme. |
| Përbërja e grupit të të dhënave | Lëndët: 15,000 individë unikë. Pikat e të dhënave: Çdo subjekt dha 1 imazh regjistrimi + 15 imazhe historike. Të dhëna shtesë: 2 video (të brendshme dhe të jashtme) që kapin lëvizjet e kokës për 1,000 subjekte. |
Lëndët: 5,000 individë unikë. |
Lëndët: 10,000 individë unikë Pikat e të dhënave: Çdo subjekt dha 15-20 imazhe, duke mbuluar kënde dhe shprehje të shumta. |
| Përkatësia etnike dhe demografike | Ndarja etnike: E zezë (35%), Azia Lindore (42%), Azia Jugore (13%), E bardhë (10%). Gjinia: 50% femra, 50% meshkuj. Mosha: Imazhet mbulojnë deri në 10 vitet e fundit të jetës së secilit subjekt, duke u fokusuar te individët e moshës 18+. |
Ndarja etnike: Indian (50%), Aziatik (20%), Zi (30%). Mosha: 18 deri në 60 vjeç. Shpërndarja gjinore: 50% femra, 50% meshkuj. |
Ndarja etnike: Etnia kineze (100%). Gjinia: 50% femra, 50% meshkuj. Mosha: 18-26 vjeç. |
| Vëllim | 15,000 imazhe regjistrimi, 300,000+ imazhe historike dhe 2,000 video | 35 selfie për subjekt, në total 175,000 imazhe. | 150,000 – 200,000 imazhe. |
| Standardet e Cilësisë | Imazhe me rezolucion të lartë (1920 x 1280), me udhëzime strikte për ndriçimin, shprehjen e fytyrës dhe qartësinë e imazhit. | Sfondi dhe veshje të ndryshme, pa zbukurim të fytyrës dhe cilësi e qëndrueshme e imazhit në të gjithë grupin e të dhënave. | Imazhe me rezolucion të lartë (2160 x 3840 piksele), raport i saktë i portretit dhe kënde dhe shprehje të ndryshme. |
| Detaje | Përdorni rastin 4 | Përdorni rastin 5 | Përdorni rastin 6 |
|---|---|---|---|
| Përdoreni rastin | Imazhe të 6,100 subjekteve unike (gjashtë emocione njerëzore) | Imazhe të 428 subjekteve unike (9 skenarë ndriçimi) | Imazhe të 600 subjekteve unike (koleksion i bazuar në përkatësi etnike) |
| Objektiv | Për të mbledhur imazhe të fytyrës që përshkruajnë gjashtë emocione të dallueshme njerëzore për sistemet e njohjes së emocioneve. | Për të kapur imazhe të fytyrës në kushte të ndryshme ndriçimi për trajnimin e modeleve të AI. | Për të krijuar një bazë të dhënash që kap diversitetin e etnive për performancën e përmirësuar të modelit të AI. |
| Përbërja e grupit të të dhënave | Lëndët: 6,100 individë nga Azia Lindore dhe Jugore. Pikat e të dhënave: 6 imazhe për subjekt, secila përfaqëson një emocion të ndryshëm. Ndarja etnike: Japoneze (9,000 imazhe), Koreane (2,400), Kineze (2,400), Azia Juglindore (2,400), Azia Jugore (2,400). |
Lëndët: 428 individë indianë. Pikat e të dhënave: 160 imazhe për subjekt në 9 kushte të ndryshme ndriçimi. |
Lëndët: 600 individë unikë me prejardhje të ndryshme etnike. Ndarja etnike: Afrikan (967 imazhe), Lindjen e Mesme (81), Amerikan vendas (1,383), Azia Jugore (738), Azia Juglindore (481). Mosha: 20 deri në 70 vjeç. |
| Vëllim | Imazhe 18,600 | Imazhe 74,880 | Imazhe 3,752 |
| Standardet e Cilësisë | Udhëzime strikte për dukshmërinë e fytyrës, ndriçimin dhe qëndrueshmërinë e shprehjes. | Imazhe të qarta me ndriçim të qëndrueshëm dhe një përfaqësim të ekuilibruar të moshës dhe gjinisë. | Imazhe me rezolucion të lartë me fokus në diversitetin etnik dhe qëndrueshmërinë në të gjithë grupin e të dhënave. |
Të dhënat e njohjes së fytyrës / grupi i të dhënave të zbulimit të fytyrës
Të dhënat historike të fytyrës
12 mijë imazhe me variacione rreth pozës së kokës, përkatësisë etnike, gjinisë, sfondit, këndit të kapjes, moshës, etj. me 68 pika historike
- Përdorni rastin: Njohja e fytyrës
- Format: Images
- Vëllimi: 12,000 +
- annotation: Shënim pikë referimi
Të dhënat biometrike
22 mijë grupe të dhënash video për fytyrën nga shumë vende me poza të shumta për modelet e njohjes së fytyrës
- Përdorni rastin: Njohja e fytyrës
- Format: Video
- Vëllimi: 22,000 +
- annotation: jo
Grupi i të dhënave të imazhit të njerëzve
Mbi 2.5 mijë imazhe nga mbi 3,000 njerëz. Seti i të dhënave përmban imazhe të një grupi prej 2-6 personash nga shumë gjeografi
- Përdorni rastin: Modeli i njohjes së imazhit
- Format: Images
- Vëllimi: 2,500 +
- annotation: jo
Të dhënat e videove të maskuara biometrike
20 mijë video të fytyrave me maska për ndërtimin/trajnimin e modelit të AI të zbulimit të mashtrimit
- Përdorni rastin: Modeli i AI me zbulimin e mashtrimit
- Format: Video
- Vëllimi: 20,000 +
- annotation: jo
Vertikale
Ofrimi i të dhënave të trajnimit për njohjen e fytyrës për industri të shumta
Njohja e fytyrës është buja aktuale në të gjithë segmentet, ku rastet unike të përdorimit janë duke u testuar dhe shpërndahen për zbatim. Nga gjurmimi i trafikantëve të fëmijëve dhe vendosja e bio ID në ambientet e organizatës deri te studimi i anomalive që mund të mos zbulohen për syrin normal, njohja e fytyrës po i ndihmon bizneset dhe industritë në një mori mënyrash.
Automobilistik
Rritni aftësitë autonome të drejtimit me grupet e të dhënave të njohjes së fytyrës të krijuar për monitorimin e shoferit dhe sistemet e sigurisë në makinë
Healthcare
Fuqizoni identifikimin e pacientit dhe saktësinë diagnostike me grupe të dhënash të specializuara për njohjen e fytyrës për aplikimet e kujdesit shëndetësor
me pakicë
Përmirësoni përvojën e klientit me grupet e të dhënave të njohjes së fytyrës për shërbime të personalizuara në dyqan dhe procese të pandërprera arkëtimi.
Mikpritje
Ngritni shërbimet e miqve me grupet e të dhënave të njohjes së fytyrës për kontrolle pa probleme dhe përvoja të personalizuara në mikpritje.
eCommerce
Ofroni përvoja të personalizuara të blerjeve dhe përmirësoni vërtetimin e klientit në platformat e tregtisë elektronike.
Siguria dhe Mbrojtja
Forconi masat e sigurisë me grupet e të dhënave të njohjes së fytyrës të optimizuara për aplikimet e vëzhgimit, zbulimit të kërcënimeve dhe mbrojtjes.
Aftësia jonë
Njerëz
Ekipet e përkushtuara dhe të trajnuara:
- Mbi 30,000 bashkëpunëtorë për mbledhjen, etiketimin dhe sigurimin e të dhënave
- Ekipi i kredencializuar i menaxhimit të projektit
- Ekipi me përvojë i zhvillimit të produktit
- Ekipi i ndihmave të grupit të talenteve dhe i hyrjes në bord
Proces
Efikasiteti më i lartë i procesit sigurohet me:
- Procesi i fuqishëm 6 Sigma Stage-Gate
- Një ekip i dedikuar prej rripash të zinj 6 Sigma – Pronarët kryesorë të procesit dhe pajtueshmëria me cilësinë
- Përmirësimi i vazhdueshëm dhe cikli i komenteve
platformë
Platforma e patentuar ofron përfitime:
- Platformë e bazuar në ueb nga fundi në fund
- Cilësi e patëmetë
- TAT më i shpejtë
- Dorëzim pa ndërprerje
Njerëz
Ekipet e përkushtuara dhe të trajnuara:
- Mbi 30,000 bashkëpunëtorë për krijimin, etiketimin dhe sigurimin e të dhënave
- Ekipi i kredencializuar i menaxhimit të projektit
- Ekipi me përvojë i zhvillimit të produktit
- Ekipi i ndihmave të grupit të talenteve dhe i hyrjes në bord
Proces
Efikasiteti më i lartë i procesit sigurohet me:
- Procesi i fuqishëm 6 Sigma Stage-Gate
- Një ekip i dedikuar prej rripash të zinj 6 Sigma – Pronarët kryesorë të procesit dhe pajtueshmëria me cilësinë
- Përmirësimi i vazhdueshëm dhe cikli i komenteve
platformë
Platforma e patentuar ofron përfitime:
- Platformë e bazuar në ueb nga fundi në fund
- Cilësi e patëmetë
- TAT më i shpejtë
- Dorëzim pa ndërprerje
Burimet e rekomanduara
Udhëzuesi i blerësit
Shënimi dhe etiketimi i imazhit për vizionin kompjuterik
Vizioni kompjuterik ka të bëjë me kuptimin e botës vizuale për të trajnuar aplikacionet e vizionit kompjuterik. Suksesi i tij zbret plotësisht në atë që ne e quajmë shënim imazhi - procesi themelor pas teknologjisë që i bën makinat të marrin vendime inteligjente dhe kjo është pikërisht ajo që ne do të diskutojmë dhe eksplorojmë.
Blog
Si luan një rol vendimtar mbledhja e të dhënave në zhvillimin e modeleve të njohjes së fytyrës
Njerëzit janë të aftë në njohjen e fytyrave, por ne gjithashtu interpretojmë shprehjet dhe emocionet në mënyrë krejt të natyrshme. Hulumtimet thonë se ne mund të identifikojmë fytyrat personale të njohura brenda 380 ms pas prezantimit dhe 460 ms për fytyrat e panjohura. Megjithatë, kjo cilësi në thelb njerëzore tani ka një konkurrent në inteligjencën artificiale dhe vizionin kompjuterik.
Blog
Çfarë është njohja e imazhit të AI dhe si funksionon?
Qeniet njerëzore kanë aftësinë e lindur për të dalluar dhe identifikuar me saktësi objektet, njerëzit dhe vendet nga fotografitë. Megjithatë, kompjuterët nuk vijnë me aftësinë për të klasifikuar imazhet. Megjithatë, ata mund të trajnohen për të interpretuar informacionin vizual duke përdorur aplikacionet e vizionit kompjuterik dhe teknologjinë e njohjes së imazheve.
Klientë të veçuar
Fuqizimi i ekipeve për të krijuar produkte të inteligjencës artificiale me famë botërore.
Le të diskutojmë nevojat tuaja të të dhënave të trajnimit për modelet e njohjes së fytyrës
Pyetjet e bëra më shpesh (FAQ)
Njohja e fytyrës është një nga komponentët integralë të sigurisë biometrike inteligjente, që synon konfirmimin ose vërtetimin e identitetit të një personi. Si teknologji, ajo përdoret për të konstatuar, identifikuar dhe kategorizuar njerëzit në video, foto dhe madje edhe burime në kohë reale.
Njohja e fytyrës funksionon duke përputhur fytyrat e kapura të individëve me një bazë të dhënash përkatëse. Procesi fillon me zbulimin, pasohet nga një analizë 2D dhe 3D, shndërrimi i imazhit në të dhëna dhe më në fund krijimi i ndeshjeve.
Njohja e fytyrës, si një teknologji shpikëse e identifikimit vizual është shpesh baza kryesore për zhbllokimin e telefonave inteligjentë dhe kompjuterëve. Megjithatë, prania e tij në zbatimin e ligjit, dmth. ndihma e zyrtarëve për të mbledhur fotografi të të dyshuarve dhe përputhja e tyre me bazat e të dhënave kualifikohet gjithashtu si shembull.
Nëse po planifikoni të trajnoni një model vertikal të AI me vizion kompjuterik, fillimisht duhet ta bëni atë të aftë të identifikojë imazhet dhe fytyrat e individëve dhe më pas të filloni mësimin e mbikëqyrur duke ushqyer teknika më të reja si semantika, segmentimi dhe shënimi i shumëkëndëshit. Prandaj, njohja e fytyrës është hapi për trajnimin e modeleve të inteligjencës artificiale specifike për sigurinë, ku identifikimi individual ka përparësi ndaj zbulimit të objekteve.
Njohja e fytyrës mund të jetë shtylla kurrizore e disa sistemeve inteligjente në epokën pas pandemisë. Përfitimet përfshijnë përmirësimin e përvojës së shitjes me pakicë duke përdorur teknologjinë Face Pay, përvojë më të mirë bankare, ulje të shkallës së krimit me pakicë, identifikim më të shpejtë të personave të zhdukur, kujdes të përmirësuar për pacientët, gjurmim të saktë të frekuentimit dhe më shumë.
Ne i përshtasim grupet tona të të dhënave për të përmbushur nevojat specifike të industrive të ndryshme, të tilla si automobila, shitja me pakicë, kujdesi shëndetësor dhe siguria, duke siguruar që të dhënat të përputhen me kërkesat dhe aplikacionet specifike të industrisë.
Ne i përmbahemi standardeve të rrepta të privatësisë së të dhënave dhe jemi në përputhje me rregulloret globale si GDPR, duke siguruar që të gjitha të dhënat e njohjes së fytyrës të jenë me burim etik dhe anonim sipas nevojës.
Të dhënat tona dallohen nga shumëllojshmëria, shkallëzueshmëria dhe shënimet me cilësi të lartë, duke i bërë ato ideale për trajnimin e modeleve të sakta dhe të besueshme të njohjes së fytyrës në industri të ndryshme.