Reconhecimento facial
Dados de treinamento de IA para reconhecimento facial
Otimize seus modelos de reconhecimento facial para precisão com os dados de imagem de melhor qualidade
Hoje, estamos no início do mecanismo da próxima geração, onde nossos rostos são nossas senhas. Por meio do reconhecimento de características faciais exclusivas, as máquinas podem detectar se a pessoa que tenta acessar um dispositivo está autorizada, combinar imagens de CFTV com imagens reais para rastrear criminosos e inadimplentes, reduzir o crime em lojas de varejo e muito mais. Em palavras simples, esta é a tecnologia que verifica o rosto de um indivíduo para autorizar o acesso ou executar um conjunto de ações para o qual foi projetado. No backend, toneladas de algoritmos e módulos trabalham em velocidades vertiginosas para executar cálculos e combinar características faciais (como formas e polígonos) para realizar tarefas cruciais.
A anatomia de um modelo de reconhecimento facial preciso
Características faciais e perspectiva
O rosto de uma pessoa parece diferente em cada ângulo, perfil e perspectiva. Uma máquina deve ser capaz de dizer com precisão se é a mesma pessoa, independentemente de o indivíduo olhar para o dispositivo independentemente de uma perspectiva frontal neutra ou logo abaixo.
Multidão de expressões faciais
Um modelo deve dizer com precisão se uma pessoa está sorrindo, carrancuda, chorando ou olhando fixamente para ela ou para suas imagens. Deve ser capaz de compreender que os olhos podem ter a mesma aparência quando uma pessoa está surpresa ou assustada e, então, detectar a expressão precisa sem erros.
Anote identificadores faciais exclusivos
Diferenciadores visíveis como manchas, cicatrizes, queimaduras de fogo e muito mais são diferenciadores que são únicos para os indivíduos e devem ser considerados pelos módulos de IA para treinar e processar melhor as faces. Os modelos devem ser capazes de detectá-los e atribuí-los como características faciais, e não apenas ignorá-los.
Serviços de reconhecimento facial de Shaip
Se você precisa de coleta de dados de imagem facial (consistindo em diferentes características faciais, perspectivas, expressões ou emoções) ou serviços de anotação de dados de imagem facial (para marcar um diferenciador visível, expressões faciais com metadados apropriados, ou seja, sorrindo, franzindo a testa, etc.), nossos colaboradores da em todo o mundo podem atender às suas necessidades de dados de treinamento de forma rápida e em escala.
Coleção de imagens de rosto
Para que seu sistema de IA forneça resultados precisos, ele deve ser treinado com milhares de conjuntos de dados faciais humanos. Quanto maior o volume de dados da imagem, melhor. É por isso que nossa rede pode ajudá-lo a obter milhões de conjuntos de dados, para que seu sistema de reconhecimento facial seja treinado com os dados contextuais mais apropriados e relevantes. Também entendemos que sua geografia, segmento de mercado e dados demográficos podem ser muito específicos. Para atender a todas as suas necessidades, fornecemos dados de imagens faciais de diversas etnias, faixas etárias, raças e muito mais. Implementamos diretrizes rigorosas sobre como as imagens faciais devem ser carregadas em nosso sistema em termos de resoluções, formatos de arquivo, iluminação, poses e muito mais. Isso nos dá uma gama uniforme de conjuntos de dados que não é apenas fácil de compilar, mas também de treinar.
Anotação de imagem facial
Ao adquirir imagens faciais de qualidade, você completou apenas 50% da tarefa. Seus sistemas de reconhecimento facial ainda forneceriam resultados inúteis (ou nenhum resultado) quando você os alimentasse com conjuntos de dados de imagem adquiridos. Para iniciar o processo de treinamento, você precisa anotar a imagem do seu rosto. Existem vários pontos de dados de reconhecimento facial que devem ser marcados, gestos que devem ser rotulados, emoções e expressões que devem ser anotadas e muito mais. Na Shaip, fazemos tudo isso com precisão por meio de nossas técnicas de reconhecimento facial. Todos os detalhes e aspectos intrincados do reconhecimento facial são anotados para precisão por nossos próprios veteranos internos, que estão no espectro da IA há anos.
Shaip pode
Facial de origem
imagens
Treine recursos para rotular dados de imagem
Revise os dados para precisão e qualidade
Envie arquivos de dados no formato acordado
Nossa equipe de especialistas pode coletar e anotar imagens faciais em nossa plataforma de anotação de imagem proprietária, no entanto, os mesmos anotadores após um breve treinamento também podem anotar imagens faciais em sua plataforma interna de anotação de imagem. Em um curto espaço de tempo, eles poderão anotar milhares de imagens faciais com base em especificações rigorosas e com a qualidade desejada.TE
Casos de uso de reconhecimento facial
Independentemente da sua ideia ou segmento de mercado, você precisaria de volumes abundantes de dados que precisam ser anotados para treinamento. Assim, nossas soluções atenderão perfeitamente às suas necessidades e ajudarão a acelerar seu tempo de colocação no mercado. Para ter uma ideia rápida de alguns dos casos de uso com os quais você poderia entrar em contato, aqui está uma lista.
- Para implementar sistemas de reconhecimento facial em dispositivos portáteis, Internet das coisas ecossistemas e abrem caminho para segurança e criptografia avançadas.
- Para fins de vigilância geográfica e segurança para monitorar bairros importantes, regiões sensíveis de diplomatas e muito mais.
- Para incorporar acesso sem chave aos seus automóveis ou carros conectados.
- Para executar campanhas publicitárias direcionadas para seus produtos ou serviços.
- Para tornar a assistência médica mais acessível e tornar os EHRs interoperáveis, concedendo acesso por meio de recursos faciais durante emergências e cirurgias.
- Oferecer serviços personalizados de hospitalidade aos hóspedes, lembrando e perfilando seus interesses, gostos/desgostos, preferências de quarto e comida etc.
Conjuntos de dados de reconhecimento facial/conjunto de dados de detecção de rosto
Conjunto de dados de referência de rosto
12k imagens com variações em torno da pose da cabeça, etnia, gênero, plano de fundo, ângulo de captura, idade, etc. com 68 pontos de referência
- Caso de uso: Reconhecimento facial
- Formato: Imagens
- Volume: 12,000+
- Anotação: Anotação de ponto de referência
Conjunto de dados biométricos
Conjunto de dados de vídeo facial de 22k de vários países com várias poses para modelos de reconhecimento facial
- Caso de uso: Reconhecimento facial
- Formato: Vídeo
- Volume: 22,000+
- Anotação: Não
Conjunto de dados de imagem de grupo de pessoas
Mais de 2.5 mil imagens de mais de 3,000 pessoas. O conjunto de dados contém imagens de grupos de 2 a 6 pessoas de várias geografias
- Caso de uso: Modelo de reconhecimento de imagem
- Formato: Imagens
- Volume: 2,500+
- Anotação: Não
Conjunto de dados de vídeos mascarados biométricos
20 mil vídeos de rostos com máscaras para construção/treinamento do modelo Spoof Detection AI
- Caso de uso: Modelo de IA de detecção de falsificação
- Formato: Vídeo
- Volume: 20,000+
- Anotação: Não
Verticais
Oferecendo serviços de reconhecimento facial para vários setores
O reconhecimento facial é a tendência atual em todos os segmentos, onde casos de uso exclusivos estão sendo testados e lançados para implementações. Desde o rastreamento de traficantes de crianças e implantação de bio ID nas instalações da organização até o estudo de anomalias que poderiam passar despercebidas pelo olho normal, o reconhecimento facial está ajudando empresas e indústrias de inúmeras maneiras.
Automotivo
Assistência médica
Distribuir
Hotelaria e Restauração
E-commerce de marketing
Segurança e Defesa
Nossa capacidade
Pessoas
Equipes dedicadas e treinadas:
- Mais de 30,000 colaboradores para coleta de dados, rotulagem e controle de qualidade
- Equipe de gerenciamento de projetos credenciada
- Equipe de desenvolvimento de produto experiente
- Equipe de integração e terceirização de pool de talentos
Extração
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
- Processo robusto 6 Sigma Stage-Gate
- Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
- Melhoria Contínua e Feedback Loop
Plataforma
A plataforma patenteada oferece benefícios:
- Plataforma ponta a ponta baseada na web
- Qualidade impecável
- TAT mais rápido
- Entrega perfeita
Pessoas
Equipes dedicadas e treinadas:
- Mais de 30,000 colaboradores para criação de dados, rotulagem e controle de qualidade
- Equipe de gerenciamento de projetos credenciada
- Equipe de desenvolvimento de produto experiente
- Equipe de integração e terceirização de pool de talentos
Extração
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
- Processo robusto 6 Sigma Stage-Gate
- Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
- Melhoria Contínua e Feedback Loop
Plataforma
A plataforma patenteada oferece benefícios:
- Plataforma ponta a ponta baseada na web
- Qualidade impecável
- TAT mais rápido
- Entrega perfeita
Recursos Recomendados
Guia do Comprador
Anotação e rotulagem de imagens para visão computacional
Visão computacional tem tudo a ver com dar sentido ao mundo visual para treinar aplicativos de visão computacional. Seu sucesso se resume ao que chamamos de anotação de imagem - o processo fundamental por trás da tecnologia que faz as máquinas tomarem decisões inteligentes e é exatamente isso que vamos discutir e explorar.
Blog
Como a coleta de dados desempenha um papel crucial no desenvolvimento de modelos de reconhecimento facial
Os humanos são peritos em reconhecer rostos, mas também interpretamos expressões e emoções com bastante naturalidade. A pesquisa diz que podemos identificar rostos pessoalmente familiares em 380ms após a apresentação e 460ms para rostos desconhecidos. No entanto, essa qualidade intrinsecamente humana agora tem um concorrente em inteligência artificial e visão computacional.
Blog
O que é o reconhecimento de imagem de IA e como ele funciona?
Os seres humanos têm a capacidade inata de distinguir e identificar com precisão objetos, pessoas e lugares a partir de fotografias. No entanto, os computadores não vêm com a capacidade de classificar imagens. No entanto, eles podem ser treinados para interpretar informações visuais usando aplicativos de visão computacional e tecnologia de reconhecimento de imagem.
Clientes em destaque
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
Vamos discutir suas necessidades de dados de treinamento para modelos de reconhecimento facial
Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
O reconhecimento facial é um dos componentes integrantes da segurança biométrica inteligente, destinada a confirmar ou autenticar a identidade de uma pessoa. Como tecnologia, é usado para verificar, identificar e categorizar humanos em vídeos, fotos e até feeds em tempo real.
O reconhecimento facial funciona combinando os rostos capturados de indivíduos com um banco de dados relevante. O processo começa com a detecção, é seguido por uma análise 2D e 3D, conversão de imagem para dados e, finalmente, matchmaking.
O reconhecimento facial, como uma tecnologia de identificação visual inventiva, é muitas vezes a base primordial para desbloquear smartphones e computadores. No entanto, sua presença na aplicação da lei, ou seja, ajudar os funcionários a coletar fotos dos suspeitos e compará-las com bancos de dados também se qualifica como um exemplo.
Se você estiver olhando para exemplos mais direcionados, Amazon's Rekognition e as Fotos do Google são algumas das principais amostras.
Se você planeja treinar um modelo de IA específico vertical com visão computacional, primeiro você deve torná-lo capaz de identificar imagens e rostos de indivíduos e, em seguida, iniciar o aprendizado supervisionado alimentando técnicas mais recentes, como semântica, segmentação e anotação de polígonos. O reconhecimento facial é, portanto, o trampolim para o treinamento de modelos de IA específicos de segurança, onde a identificação individual é priorizada sobre a detecção de objetos.
O reconhecimento facial pode ser a espinha dorsal de vários sistemas inteligentes na era pós-pandemia. Os benefícios incluem experiência de varejo aprimorada usando a tecnologia Face Pay, melhor experiência bancária, taxas reduzidas de crimes no varejo, identificação mais rápida de pessoas desaparecidas, atendimento aprimorado ao paciente, rastreamento preciso de atendimento e muito mais.