- O que fazemos
-
-
-
Especialidade
-
-
-
- Dados prontos para uso
-
- Soluções
- Plataforma
- Empresa
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.
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.
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.
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.
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.
Para que seu sistema de IA forneça resultados precisos, ele precisa ser treinado com milhares de conjuntos de dados faciais humanos. Quanto maior o volume de dados de imagem facial, melhor. É por isso que nossa rede pode ajudar você a obter milhões de conjuntos de dados, para que seu sistema de reconhecimento facial seja treinado com os dados mais apropriados, relevantes e contextuais. Também entendemos que sua geografia, segmento de mercado e dados demográficos podem ser muito específicos. Para atender a todas as suas necessidades, fornecemos dados personalizados de imagem facial em 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.
Ao adquirir imagens faciais de qualidade, você concluiu apenas 50% da tarefa. Seus sistemas de reconhecimento facial ainda lhe dariam resultados inúteis (ou nenhum resultado) quando você alimentasse conjuntos de dados de imagens adquiridas neles. Para iniciar o processo de treinamento, você precisa anotar sua imagem facial. Existem vários pontos de dados de reconhecimento facial que precisam ser marcados, gestos que precisam ser rotulados, emoções e expressões que precisam ser anotadas e muito mais. Na Shaip, podemos ajudá-lo com imagens faciais anotadas com nossas técnicas de reconhecimento de marcos faciais. 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.
Nossa equipe de especialistas pode coletar e anotar imagens faciais em nossa plataforma proprietária de anotação de imagens, no entanto, os mesmos anotadores, após um breve treinamento, também podem anotar imagens faciais em sua plataforma interna de anotação de imagens. Em um curto espaço de tempo, eles poderão anotar milhares de imagens faciais com base em especificações rigorosas e com a qualidade desejada.
Independentemente da sua ideia ou segmento de mercado, você precisará de grandes volumes de dados que precisam ser anotados para fins de treinamento. Para ter uma ideia rápida de alguns dos casos de uso com os quais você poderia entrar em contato, aqui está uma lista.
BACKGROUND
Em um esforço para aumentar a precisão e a diversidade dos modelos de reconhecimento facial orientados por IA, um projeto abrangente de coleta de dados foi iniciado. O projeto se concentrou em reunir imagens faciais e vídeos diversos em várias etnias, faixas etárias e condições de iluminação. Os dados foram meticulosamente organizados em vários conjuntos de dados distintos, cada um atendendo a casos de uso específicos e requisitos do setor.
Visão geral do conjunto de dados
| Detalhes | Caso de uso 1 | Caso de uso 2 | Caso de uso 3 |
|---|---|---|---|
| Caso de uso | Imagens históricas de 15,000 assuntos únicos | Imagens faciais de 5,000 indivíduos únicos | Imagens de 10,000 assuntos exclusivos |
| Objetivo | Construir um conjunto de dados robusto de imagens faciais históricas para treinamento avançado de modelos de IA. | Para criar um conjunto de dados faciais diversificado especificamente para os mercados indiano e asiático. | Coletar uma grande variedade de imagens faciais capturando diferentes ângulos e expressões. |
| Composição do conjunto de dados | Assuntos: 15,000 indivíduos únicos. Os pontos de dados: Cada sujeito forneceu 1 imagem de inscrição + 15 imagens históricas. Dados adicionais: 2 vídeos (internos e externos) capturando movimentos da cabeça de 1,000 pessoas. | Assuntos: 5,000 indivíduos únicos. | Assuntos: 10,000 indivíduos únicos Os pontos de dados: Cada sujeito forneceu de 15 a 20 imagens, abrangendo diversos ângulos e expressões. |
| Etnia e Demografia | Repartição étnica: Negro (35%), Leste Asiático (42%), Sul Asiático (13%), Branco (10%). Gênero: 50% Feminino, 50% Masculino. Faixa etária: As imagens cobrem até os últimos 10 anos da vida de cada sujeito, com foco em indivíduos com mais de 18 anos. | Repartição étnica: Indiano (50%), Asiático (20%), Negro (30%). Faixa etária: 18 para 60 anos. Distribuição por gênero: 50% feminino, 50% masculino. | Repartição étnica: Etnia chinesa (100%). Gênero: 50% Feminino, 50% Masculino. Faixa etária: 18-26 anos. |
| Volume | 15,000 imagens de inscrição, mais de 300,000 imagens históricas e 2,000 vídeos | 35 selfies por sujeito, totalizando 175,000 imagens. | 150,000 – 200,000 imagens. |
| Padrões de qualidade | Imagens de alta resolução (1920 x 1280), com diretrizes rígidas sobre iluminação, expressão facial e clareza de imagem. | Origens e trajes diversos, sem embelezamento facial e qualidade de imagem consistente em todo o conjunto de dados. | Imagens de alta resolução (2160 x 3840 pixels), proporção de retrato precisa e ângulos e expressões variados. |
| Detalhes | Caso de uso 4 | Caso de uso 5 | Caso de uso 6 |
|---|---|---|---|
| Caso de uso | Imagens de 6,100 assuntos exclusivos (seis emoções humanas) | Imagens de 428 assuntos exclusivos (9 cenários de iluminação) | Imagens de 600 assuntos exclusivos (coleção baseada em etnia) |
| Objetivo | Reunir imagens faciais que representem seis emoções humanas distintas para sistemas de reconhecimento de emoções. | Para capturar imagens faciais sob diversas condições de iluminação para treinar modelos de IA. | Criar um conjunto de dados que capture a diversidade de etnias para melhorar o desempenho do modelo de IA. |
| Composição do conjunto de dados | Assuntos: 6,100 indivíduos do Leste e Sul da Ásia. Os pontos de dados: 6 imagens por assunto, cada uma representando uma emoção diferente. Repartição étnica: Japonês (9,000 imagens), coreano (2,400), chinês (2,400), sudeste asiático (2,400), sul asiático (2,400). | Assuntos: 428 indivíduos indianos. Os pontos de dados: 160 imagens por assunto em 9 condições de iluminação diferentes. | Assuntos: 600 indivíduos únicos de diversas origens étnicas. Repartição étnica: Africano (967 imagens), Oriente Médio (81), Nativo Americano (1,383), Sul Asiático (738), Sudeste Asiático (481). Faixa etária: 20 para 70 anos. |
| Volume | Imagens 18,600 | Imagens 74,880 | Imagens 3,752 |
| Padrões de qualidade | Diretrizes rígidas sobre visibilidade facial, iluminação e consistência de expressão. | Imagens nítidas com iluminação consistente e uma representação equilibrada de idade e gênero. | Imagens de alta resolução com foco na diversidade étnica e consistência em todo o conjunto de dados. |
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
Conjunto de dados de vídeo facial de 22k de vários países com várias poses para modelos de reconhecimento facial
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
20 mil vídeos de rostos com máscaras para construção/treinamento do modelo Spoof Detection AI
Oferecendo dados de treinamento 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.
Aumente as capacidades de direção autônoma com conjuntos de dados de reconhecimento facial projetados para monitoramento do motorista e sistemas de segurança no carro
Melhore a experiência do cliente com conjuntos de dados de reconhecimento facial para serviços personalizados na loja e processos de checkout simplificados.
Ofereça experiências de compra personalizadas e melhore a autenticação do cliente em plataformas de comércio eletrônico.
Fortaleça a identificação do paciente e a precisão do diagnóstico com conjuntos de dados de reconhecimento facial especializados para aplicações de saúde
Eleve os serviços aos hóspedes com conjuntos de dados de reconhecimento facial para check-ins perfeitos e experiências personalizadas em hospitalidade.
Fortaleça as medidas de segurança com conjuntos de dados de reconhecimento facial otimizados para aplicações de vigilância, detecção de ameaças e defesa.
Equipes dedicadas e treinadas:
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
A plataforma patenteada oferece benefícios:
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.
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.
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.
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
Vamos discutir suas necessidades de dados de treinamento para modelos de reconhecimento facial
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 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.
Adaptamos nossos conjuntos de dados para atender às necessidades específicas de vários setores, como automotivo, varejo, saúde e segurança, garantindo que os dados estejam alinhados aos requisitos e aplicações específicos do setor.
Seguimos padrões rigorosos de privacidade de dados e cumprimos regulamentações globais como o GDPR, garantindo que todos os dados de reconhecimento facial sejam obtidos de forma ética e anonimizados, conforme necessário.
Nossos conjuntos de dados se destacam por sua diversidade, escalabilidade e anotações de alta qualidade, o que os torna ideais para treinar modelos de reconhecimento facial precisos e confiáveis em vários setores.