A Shaip agora faz parte do ecossistema da Ubiquity: a mesma equipe, agora com recursos ampliados para dar suporte aos clientes em grande escala.
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Reconhecimento facial
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.
Contexto
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 | Crie um conjunto de dados robusto de imagens faciais históricas para o treinamento de modelos avançados de IA. | Criar um conjunto de dados faciais diversificado para os mercados indiano e asiático. | Colete imagens faciais variadas, abrangendo múltiplos ângulos e expressões. |
| Composição do conjunto de dados |
Assuntos: 15,000 1 imagem de matrícula + 15 imagens históricas por aluno 2 vídeos (interno/externo) para 1,000 participantes |
Assuntos: 5,000 35 selfies por pessoa |
Assuntos: 10,000 15 a 20 imagens por sujeito |
| Etnia e Demografia |
Negros (35%), Asiáticos Orientais (42%), Asiáticos do Sul (13%), Brancos (10%) 50% Feminino / 50% Masculino 18 + anos |
Indianos (50%), Asiáticos (20%), Negros (30%) 18-60 anos 50% Feminino / 50% Masculino |
Chinês (100%) 18-26 anos 50% Feminino / 50% Masculino |
| Volume | 15,000 inscritos + mais de 300,000 imagens históricas + 2,000 vídeos | Imagens 175,000 | 150,000 a 200,000 imagens |
| Padrões de qualidade | Resolução 1920×1280, diretrizes rigorosas de iluminação e nitidez. | Origens diversas, sem retoques estéticos, qualidade consistente. | Resolução de 2160×3840, proporção de retrato precisa, ângulos variados. |
| Detalhes | Caso de uso 4 | Caso de uso 5 | Caso de uso 6 |
|---|---|---|---|
| Caso de uso | 6,100 Assuntos – Seis Emoções Humanas | 428 assuntos – 9 cenários de iluminação | 600 Assuntos – Coleção Baseada em Etnia |
| Objetivo | Criar conjunto de dados para sistemas de reconhecimento de emoções. | Capture imagens faciais sob diversas condições de iluminação. | Aprimorar o desempenho da IA por meio da diversidade étnica. |
| Composição do conjunto de dados |
6 imagens por sujeito (6 emoções) Representatividade japonesa, coreana, chinesa e do Sudeste e Sul da Ásia |
160 imagens por assunto 9 condições de iluminação |
Africano, do Oriente Médio, nativo americano, sul-asiático, sudeste asiático Idade: 20–70 anos |
| Volume | Imagens 18,600 | Imagens 74,880 | Imagens 3,752 |
| Padrões de qualidade | Visibilidade facial rigorosa e consistência de expressão. | Imagens nítidas, equilíbrio entre idade e gênero | Alta resolução, consistência étnica |
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
20 mil vídeos de rostos com máscaras para construção/treinamento do modelo Spoof Detection AI
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
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.
O reconhecimento facial é uma tecnologia biométrica que identifica ou verifica a identidade de uma pessoa analisando características faciais únicas de imagens ou vídeos.
Ele funciona capturando uma imagem, analisando características faciais e comparando-as com um banco de dados para identificar ou verificar uma pessoa.
O reconhecimento facial é essencial para projetos de IA/ML, pois possibilita aplicações como segurança, autenticação e experiências personalizadas do cliente.
Setores como segurança, saúde, varejo, automotivo e hospitalidade usam esses conjuntos de dados para aplicações como vigilância, controle de acesso e personalização.
Os conjuntos de dados são coletados de diversas fontes, garantindo representação entre dados demográficos, faixas etárias e condições de iluminação.
A anotação envolve a rotulagem de características faciais, expressões e identificadores exclusivos, como cicatrizes e pintas, para um treinamento preciso de IA.
Sim, todos os conjuntos de dados estão em conformidade com os padrões globais de privacidade, como o GDPR, e garantem que os dados sejam anônimos e tenham origem ética.
Sim, os conjuntos de dados podem ser adaptados para dados demográficos, setores ou condições específicas com base nos requisitos do projeto.
A qualidade é garantida por meio de diretrizes rígidas sobre resolução de imagem, iluminação e validação especializada para precisão e consistência.
Sim, os conjuntos de dados são escaláveis e podem suportar projetos de qualquer tamanho com milhões de imagens.
Os conjuntos de dados são fornecidos em formatos padrão com metadados, o que os torna fáceis de integrar aos fluxos de trabalho de IA.
Opções flexíveis de licenciamento estão disponíveis, incluindo conjuntos de dados prontos para uso ou personalizados.
O custo depende do tamanho, da personalização e das necessidades de licenciamento do conjunto de dados. Entre em contato conosco para obter o melhor orçamento.
Os prazos de entrega variam de acordo com o tamanho e a complexidade do projeto, mas são projetados para cumprir os prazos de forma eficiente.
Eles melhoram a precisão do modelo de IA ao fornecer dados diversos e de alta qualidade que permitem reconhecimento facial confiável em diversas condições.
