- Ano ba namin
-
-
-
Speciality
-
-
-
- Off-the-shelf na Data
-
- Solutions
- Platform
- kompanya
Facial recognition
I-optimize ang iyong mga modelo ng pagkilala sa mukha para sa katumpakan gamit ang pinakamahusay na kalidad ng data ng larawan
Ngayon, tayo ay nasa bukang-liwayway ng mekanismo ng susunod na henerasyon, kung saan ang ating mga mukha ang ating mga passcode. Sa pamamagitan ng pagkilala sa mga natatanging facial feature, matutukoy ng mga machine kung awtorisado ang taong sumusubok na mag-access ng device, itugma ang footage ng CCTV sa mga aktwal na larawan para masubaybayan ang mga felon at defaulter, bawasan ang krimen sa mga retail na tindahan, at higit pa. Sa simpleng salita, ito ang teknolohiyang nag-scan sa mukha ng isang indibidwal upang pahintulutan ang pag-access o magsagawa ng isang hanay ng mga aksyon na idinisenyo nitong gawin. Sa backend, maraming mga algorithm at module ang gumagana sa napakabilis na bilis upang magsagawa ng mga kalkulasyon at tumugma sa mga tampok ng mukha (bilang mga hugis at polygon) upang magawa ang mga mahahalagang gawain.
Iba ang hitsura ng mukha ng isang tao sa bawat anggulo, profile, at pananaw. Ang isang makina ay dapat na tumpak na matukoy kung ito ay ang parehong tao hindi alintana kung ang indibidwal ay tumitig sa device anuman ang mula sa isang front-neutral na pananaw o kanan-ibaba na pananaw.
Dapat tiyak na sabihin ng isang modelo kung ang isang tao ay nakangiti, nakasimangot, umiiyak, o nakatitig sa pamamagitan ng pagtingin sa kanila o sa kanilang mga larawan. Dapat itong maunawaan na ang mga mata ay maaaring magmukhang pareho kapag ang isang tao ay nagulat o natatakot at pagkatapos ay natukoy ang tumpak na expression na walang error.
Ang mga nakikitang pagkakaiba-iba tulad ng mga nunal, peklat, paso ng apoy, at higit pa ay mga pagkakaiba-iba na natatangi para sa mga indibidwal at dapat isaalang-alang ng mga AI module upang sanayin at iproseso ang mga mukha nang mas mahusay. Ang mga modelo ay dapat na matukoy ang mga ito at maiugnay ang mga ito bilang mga tampok ng mukha at hindi lamang laktawan ang mga ito.
Kung kailangan mo ng pangongolekta ng data ng imahe ng mukha (binubuo ng iba't ibang feature ng mukha, pananaw, ekspresyon o emosyon), o mga serbisyo ng anotasyon ng data ng mukha ng larawan (para sa pag-tag ng nakikitang differentiator, mga ekspresyon ng mukha na may naaangkop na metadata ie nakangiti, nakasimangot, atbp.), mula sa aming mga kontribyutor mula sa sa buong mundo ay maaaring matugunan ang iyong mga pangangailangan sa data ng pagsasanay nang mabilis at sa sukat.
Para tumpak na makapaghatid ng mga resulta ang iyong AI system, kailangan itong sanayin gamit ang libu-libong mga dataset ng mukha ng tao. Kung mas marami ang dami ng data ng facial image, mas mabuti. Iyon ang dahilan kung bakit matutulungan ka ng aming network na mapagkunan ang milyun-milyong dataset, kaya ang iyong facial recognition system ay sinanay gamit ang pinakaangkop, may-katuturan, at contextual na data. Nauunawaan din namin na ang iyong heograpiya, segment ng merkado, at demograpiko ay maaaring maging partikular na partikular. Upang matugunan ang lahat ng iyong pangangailangan, nagbibigay kami ng custom na data ng larawan ng mukha sa iba't ibang etnisidad, pangkat ng edad, lahi, at higit pa. Nag-deploy kami ng mahigpit na mga alituntunin kung paano dapat i-upload ang mga larawan ng mukha sa aming system sa mga tuntunin ng mga resolusyon, mga format ng file, pag-iilaw, pose, at higit pa.
Kapag nakakuha ka ng mga de-kalidad na larawan ng mukha, 50% lang ng gawain ang nakumpleto mo. Ang iyong mga facial recognition system ay magbibigay pa rin sa iyo ng mga walang kabuluhang resulta (o walang resulta) kapag nag-feed ka ng mga nakuhang dataset ng imahe sa mga ito. Upang simulan ang proseso ng pagsasanay, kailangan mong i-annotate ang larawan ng iyong mukha. Mayroong ilang mga facial recognition data point na kailangang markahan, mga galaw na kailangang lagyan ng label, mga emosyon at expression na kailangang i-annotate at higit pa. Sa Shaip, matutulungan ka namin sa mga naka-annotate na facial na larawan gamit ang aming mga diskarte sa pagkilala sa palatandaan ng mukha. Ang lahat ng masalimuot na detalye at aspeto ng pagkilala sa mukha ay binibigyang annotation para sa katumpakan ng aming sariling mga in-house na beterano, na nasa AI spectrum sa loob ng maraming taon.
Ang aming team ng mga eksperto, ay maaaring mangolekta at mag-annotate ng mga facial na larawan sa aming proprietary image annotation platform, gayunpaman, ang parehong mga annotator pagkatapos ng maikling pagsasanay ay maaari ding mag-annotate ng mga facial na larawan sa iyong in-house na image annotation platform. Sa loob ng maikling span, magagawa nilang mag-annotate ng libu-libong larawan ng mukha batay sa mahigpit na mga detalye at sa nais na kalidad.
Anuman ang iyong ideya o segment ng market, kakailanganin mo ng maraming dami ng data na kailangang i-annotate para sa kakayahang masanay. Upang makakuha ng mabilis na ideya ng ilan sa mga kaso ng paggamit na maaari mong tawagan sa amin, narito ang isang listahan.
likuran
Sa pagsisikap na pahusayin ang katumpakan at pagkakaiba-iba ng mga modelo ng pagkilala sa mukha na hinimok ng AI, isang komprehensibong proyekto sa pangongolekta ng data ang pinasimulan. Nakatuon ang proyekto sa pangangalap ng magkakaibang mga larawan at video sa mukha sa iba't ibang etnisidad, pangkat ng edad, at kundisyon ng ilaw. Ang data ay masusing inayos sa ilang natatanging dataset, bawat isa ay naghahatid ng mga partikular na kaso ng paggamit at mga kinakailangan sa industriya.
Pangkalahatang-ideya ng Dataset
| Detalye | Gumamit ng Kaso 1 | Gumamit ng Kaso 2 | Gumamit ng Kaso 3 |
|---|---|---|---|
| Gamitin ang Kaso | Mga Makasaysayang Larawan ng 15,000 Natatanging Paksa | Mga Larawan sa Mukha ng 5,000 Natatanging Paksa | Mga Larawan ng 10,000 Natatanging Paksa |
| Layon | Upang bumuo ng isang matatag na dataset ng mga makasaysayang larawan ng mukha para sa advanced na AI model training. | Para gumawa ng magkakaibang facial dataset na partikular para sa Indian at Asian market. | Upang mangolekta ng iba't ibang uri ng mga larawan sa mukha na kumukuha ng iba't ibang mga anggulo at ekspresyon. |
| Komposisyon ng Dataset | Mga paksa: 15,000 natatanging indibidwal. Mga Punto ng Data: Ang bawat paksa ay nagbigay ng 1 larawan sa pagpapatala + 15 makasaysayang larawan. Karagdagang impormasyon: 2 video (panloob at panlabas) na kumukuha ng mga galaw ng ulo para sa 1,000 paksa. | Mga paksa: 5,000 natatanging indibidwal. | Mga paksa: 10,000 natatanging indibidwal Mga Punto ng Data: Ang bawat paksa ay nagbigay ng 15-20 mga imahe, na sumasaklaw sa maraming mga anggulo at mga expression. |
| Etnisidad at Demograpiko | Pagkasira ng Etniko: Itim (35%), Silangang Asya (42%), Timog Asya (13%), Puti (10%). Kasarian: 50% Babae, 50% Lalaki. Saklaw ng Edad: Sinasaklaw ng mga larawan ang hanggang sa huling 10 taon ng buhay ng bawat paksa, na nakatuon sa mga indibidwal na may edad 18+. | Pagkasira ng Etniko: Indian (50%), Asyano (20%), Itim (30%). Saklaw ng Edad: 18 hanggang 60 taong gulang. Pamamahagi ng Kasarian: 50% Babae, 50% Lalaki. | Pagkasira ng Etniko: Etnisidad ng Tsino (100%). Kasarian: 50% Babae, 50% Lalaki. Saklaw ng Edad: 18-26 na taong gulang. |
| Dami | 15,000 larawan sa pagpapatala, 300,000+ makasaysayang larawan, at 2,000 video | 35 selfie bawat paksa, na may kabuuang 175,000 mga larawan. | 150,000 – 200,000 mga larawan. |
| Kalidad na mga pamantayan | Mga larawang may mataas na resolution (1920 x 1280), na may mahigpit na mga alituntunin sa pag-iilaw, ekspresyon ng mukha, at kalinawan ng larawan. | Iba't ibang background at kasuotan, walang pagpapaganda ng mukha, at pare-parehong kalidad ng larawan sa kabuuan ng dataset. | Mga larawang may mataas na resolution (2160 x 3840 pixels), tumpak na portrait ratio, at iba't ibang anggulo at expression. |
| Detalye | Gumamit ng Kaso 4 | Gumamit ng Kaso 5 | Gumamit ng Kaso 6 |
|---|---|---|---|
| Gamitin ang Kaso | Mga Larawan ng 6,100 Natatanging Paksa (Anim na Emosyon ng Tao) | Mga Larawan ng 428 Natatanging Paksa (9 Mga Sitwasyon sa Pag-iilaw) | Mga Larawan ng 600 Natatanging Paksa (Koleksyon na Batay sa Etnisidad) |
| Layon | Upang mangalap ng mga larawan sa mukha na naglalarawan ng anim na natatanging emosyon ng tao para sa mga sistema ng pagkilala sa emosyon. | Upang kumuha ng mga larawan sa mukha sa ilalim ng iba't ibang mga kondisyon ng pag-iilaw para sa pagsasanay ng mga modelo ng AI. | Upang lumikha ng isang dataset na kumukuha ng pagkakaiba-iba ng mga etnisidad para sa pinahusay na pagganap ng modelo ng AI. |
| Komposisyon ng Dataset | Mga paksa: 6,100 indibidwal mula sa Silangan at Timog Asya. Mga Punto ng Data: 6 na larawan bawat paksa, bawat isa ay kumakatawan sa ibang emosyon. Pagkasira ng Etniko: Japanese (9,000 larawan), Korean (2,400), Chinese (2,400), Southeast Asian (2,400), South Asian (2,400). | Mga paksa: 428 indibidwal na Indian. Mga Punto ng Data: 160 mga larawan bawat paksa sa 9 iba't ibang mga kondisyon ng pag-iilaw. | Mga paksa: 600 natatanging indibidwal mula sa magkakaibang etnikong pinagmulan. Pagkasira ng Etniko: African (967 mga larawan), Middle Eastern (81), Native American (1,383), South Asian (738), Southeast Asian (481). Saklaw ng Edad: 20 hanggang 70 taong gulang. |
| Dami | 18,600 na mga imahe | 74,880 na mga imahe | 3,752 na mga imahe |
| Kalidad na mga pamantayan | Mga mahigpit na alituntunin sa visibility ng mukha, liwanag, at pagkakapare-pareho ng ekspresyon. | Maaliwalas na mga larawang may pare-parehong liwanag, at balanseng representasyon ng edad at kasarian. | Mga larawang may mataas na resolution na may pagtuon sa pagkakaiba-iba ng etniko at pagkakapare-pareho sa kabuuan ng dataset. |
12k na larawang may mga variation sa paligid ng head pose, etnisidad, kasarian, background, anggulo ng pagkuha, edad, atbp. na may 68 landmark na puntos
22k facial video dataset mula sa maraming bansa na may maraming pose para sa mga modelo ng pagkilala sa mukha
2.5k+ na larawan mula sa 3,000+ tao. Naglalaman ang Dataset ng mga larawan ng pangkat ng 2-6 na tao mula sa maraming heograpiya
20k video ng mga mukha na may mga maskara para sa pagbuo/pagsasanay ng Spoof Detection AI model
Nag-aalok ng data ng pagsasanay sa pagkilala sa mukha sa maraming industriya
Ang pagkilala sa mukha ay ang kasalukuyang galit sa mga segment, kung saan ang mga natatanging kaso ng paggamit ay sinusuri at inilulunsad para sa mga pagpapatupad. Mula sa pagsubaybay sa mga child trafficker at pag-deploy ng bio ID sa mga lugar ng organisasyon hanggang sa pag-aaral ng mga anomalya na maaaring hindi matukoy ng normal na mata, ang pagkilala sa mukha ay nakakatulong sa mga negosyo at industriya sa napakaraming paraan.
I-boost ang autonomous na kakayahan sa pagmamaneho gamit ang facial recognition datasets na idinisenyo para sa pagmamanman ng driver at in-car safety system
Pagandahin ang karanasan ng customer gamit ang mga dataset ng pagkilala sa mukha para sa mga personalized na serbisyo sa tindahan at tuluy-tuloy na proseso ng pag-checkout.
Maghatid ng mga personalized na karanasan sa pamimili at pagbutihin ang pagpapatotoo ng customer sa mga platform ng eCommerce.
Palakasin ang pagkakakilanlan ng pasyente at katumpakan ng diagnostic na may espesyal na mga dataset ng pagkilala sa mukha para sa mga aplikasyon sa pangangalagang pangkalusugan
Itaas ang mga serbisyo ng bisita gamit ang mga dataset ng pagkilala sa mukha para sa tuluy-tuloy na pag-check-in at mga personalized na karanasan sa hospitality.
Palakasin ang mga hakbang sa seguridad gamit ang mga dataset ng pagkilala sa mukha na na-optimize para sa pagsubaybay, pagtukoy ng pagbabanta, at mga application ng pagtatanggol.
Mga dedikado at sinanay na koponan:
Ang pinakamataas na kahusayan sa proseso ay sinisiguro sa:
Nag-aalok ang patented na platform ng mga benepisyo:
Ang computer vision ay tungkol sa pagbibigay kahulugan sa visual na mundo upang sanayin ang mga application ng computer vision. Ang tagumpay nito ay ganap na bumagsak sa tinatawag nating image annotation - ang pangunahing proseso sa likod ng teknolohiya na gumagawa ng mga makina na gumawa ng matatalinong desisyon at ito mismo ang ating tatalakayin at tuklasin.
Ang mga tao ay bihasa sa pagkilala ng mga mukha, ngunit natural din nating binibigyang kahulugan ang mga ekspresyon at emosyon. Sinasabi ng pananaliksik na makikilala natin ang mga personal na pamilyar na mukha sa loob ng 380ms pagkatapos ng presentasyon at 460ms para sa mga hindi pamilyar na mukha. Gayunpaman, ang likas na kalidad ng tao na ito ay mayroon na ngayong katunggali sa artificial intelligence at Computer Vision.
Ang mga tao ay may likas na kakayahan na makilala at tiyak na tukuyin ang mga bagay, tao, at lugar mula sa mga litrato. Gayunpaman, ang mga computer ay walang kakayahang mag-uri-uriin ang mga larawan. Gayunpaman, maaari silang sanayin upang bigyang-kahulugan ang visual na impormasyon gamit ang mga application ng computer vision at teknolohiya sa pagkilala ng imahe.
Binibigyan ng kapangyarihan ang mga koponan upang makabuo ng mga produktong AI na nangunguna sa buong mundo.
Talakayin natin ang iyong mga pangangailangan sa Data ng Pagsasanay para sa Mga Modelo ng Pagkilala sa Mukha
Ang pagkilala sa mukha ay isang biometric na teknolohiya na tumutukoy o nagbe-verify ng pagkakakilanlan ng isang tao sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga natatanging tampok ng mukha mula sa mga larawan o video.
Gumagana ito sa pamamagitan ng pagkuha ng isang larawan, pagsusuri ng mga tampok ng mukha, at pagtutugma ng mga ito sa isang database upang makilala o ma-verify ang isang tao.
Mahalaga ang pagkilala sa mukha para sa mga proyekto ng AI/ML dahil binibigyang-daan nito ang mga application tulad ng seguridad, pagpapatotoo, at mga personalized na karanasan ng customer.
Ginagamit ng mga industriya gaya ng seguridad, pangangalaga sa kalusugan, retail, automotive, at hospitality ang mga dataset na ito para sa mga application tulad ng pagsubaybay, kontrol sa pag-access, at pag-personalize.
Kinokolekta ang mga dataset mula sa magkakaibang pinagmulan, na tinitiyak ang representasyon sa mga demograpiko, pangkat ng edad, at mga kundisyon ng ilaw.
Kasama sa anotasyon ang pag-label ng mga feature ng mukha, expression, at natatanging identifier tulad ng mga peklat at nunal para sa tumpak na pagsasanay sa AI.
Oo, ang lahat ng mga dataset ay sumusunod sa mga pandaigdigang pamantayan sa privacy tulad ng GDPR at tinitiyak na ang data ay hindi nagpapakilala at pinagmumulan ng etika.
Oo, maaaring iayon ang mga dataset para sa mga partikular na demograpiko, industriya, o kundisyon batay sa mga kinakailangan ng proyekto.
Tinitiyak ang kalidad sa pamamagitan ng mahigpit na mga alituntunin sa paglutas ng larawan, pag-iilaw, at pagpapatunay ng eksperto para sa katumpakan at pagkakapare-pareho.
Oo, ang mga dataset ay nasusukat at maaaring suportahan ang mga proyekto ng anumang laki na may milyun-milyong larawan.
Ang mga dataset ay ibinibigay sa mga karaniwang format na may metadata, na ginagawang madali itong isama sa mga AI workflow.
Available ang mga flexible na opsyon sa paglilisensya, kabilang ang mga off-the-shelf o customized na dataset.
Ang gastos ay depende sa laki, pagpapasadya, at mga pangangailangan sa paglilisensya ng dataset. Makipag-ugnayan sa amin para sa pinakamahusay na quote.
Nag-iiba-iba ang mga timeline ng paghahatid batay sa laki at pagiging kumplikado ng proyekto, ngunit idinisenyo upang matugunan ang mga deadline nang mahusay.
Pinapabuti nila ang katumpakan ng modelo ng AI sa pamamagitan ng pagbibigay ng mataas na kalidad, magkakaibang data na nagbibigay-daan sa maaasahang pagkilala sa mukha sa iba't ibang kundisyon.