Cydnabyddiaeth wyneb
Data Hyfforddi AI ar gyfer Cydnabod Wyneb
Optimeiddiwch eich modelau adnabod wynebau er mwyn cywirdeb gyda'r data delwedd o'r ansawdd gorau
Heddiw, rydyn ni ar doriad mecanwaith y genhedlaeth nesaf, lle mae ein hwynebau'n godau pas. Trwy gydnabod nodweddion wyneb unigryw, gall peiriannau ganfod a yw'r person sy'n ceisio cyrchu dyfais wedi'i awdurdodi, paru lluniau teledu cylch cyfyng â delweddau gwirioneddol i olrhain felon a diffygdalwyr, lleihau troseddau mewn siopau adwerthu, a mwy. Mewn geiriau syml, dyma'r dechnoleg sy'n sganio wyneb unigolyn i awdurdodi mynediad neu gyflawni set o gamau y mae wedi'u cynllunio i'w cyflawni. Yn ystod y penwythnos, mae tunnell o algorithmau a modiwlau yn gweithio ar gyflymder torri i gyflawni cyfrifiadau a chyfateb nodweddion wyneb (fel siapiau a pholygonau) i gyflawni tasgau hanfodol.
Anatomeg model adnabod wyneb cywir
Nodweddion wyneb a phersbectif
Mae wyneb person yn edrych yn wahanol i bob ongl, proffil a phersbectif. Dylai peiriant allu dweud yn gywir ai ef yw'r un person ni waeth a yw'r unigolyn yn syllu ar y ddyfais waeth o safbwynt niwtral blaen neu safbwynt dde-is.
Lluos o ymadroddion wyneb
Rhaid i fodel ddweud yn union a yw person yn gwenu, yn gwgu, yn crio neu'n syllu trwy edrych arnynt neu ar eu delweddau. Dylai allu deall y gallai llygaid edrych yr un peth pan fydd rhywun naill ai'n synnu neu'n ofnus ac yna'n canfod yr union fynegiant yn rhydd o wallau.
Anodi dynodwyr wyneb unigryw
Mae gwahaniaethwyr gweladwy fel tyrchod daear, creithiau, llosgiadau tân, a mwy yn wahaniaethwyr sy'n unigryw i unigolion a dylid eu hystyried gan fodiwlau AI i hyfforddi a phrosesu wynebau'n well. Dylai modelau allu eu canfod a'u priodoli fel nodweddion wyneb ac nid eu hepgor yn unig.
Gwasanaethau Cydnabod Wyneb o Shaip
P'un a oes angen casglu data delwedd wyneb (yn cynnwys gwahanol nodweddion wyneb, persbectif, mynegiant neu emosiynau), neu wasanaethau anodi data delwedd wyneb (ar gyfer tagio gwahaniaethydd gweladwy, mynegiant wyneb gyda metadata priodol hy gwenu, gwgu, ac ati) ein cyfranwyr gan gall ledled y byd ddiwallu eich anghenion data hyfforddi yn gyflym ac ar raddfa.
Casgliad Delwedd Wyneb
Er mwyn i'ch system AI gyflawni canlyniadau'n gywir, mae'n rhaid ei hyfforddi gyda miloedd o setiau data wyneb dynol. Po fwyaf yw maint y data delwedd wyneb, gorau oll. Dyna pam y gall ein rhwydwaith eich helpu i ddod o hyd i filiynau o setiau data, fel bod eich system adnabod wynebau wedi'i hyfforddi gyda'r data mwyaf priodol, perthnasol a chyd-destunol. Rydym hefyd yn deall y gallai eich daearyddiaeth, segment marchnad, a demograffeg fod yn benodol iawn. Er mwyn darparu ar gyfer eich holl anghenion, rydym yn darparu data delwedd wyneb wedi'i deilwra ar draws ethnigrwydd amrywiol, grwpiau oedran, rasys, a mwy. Rydym yn defnyddio canllawiau llym ar sut y dylid uwchlwytho delweddau wyneb i'n system o ran cydraniad, fformatau ffeil, goleuo, ystumiau, a mwy.
Anodi Delwedd Wyneb
Pan fyddwch chi'n caffael delweddau wyneb o ansawdd, dim ond 50% o'r dasg rydych chi wedi'i chwblhau. Byddai eich systemau adnabod wynebau yn dal i roi canlyniadau dibwrpas i chi (neu ddim canlyniadau o gwbl) pan fyddwch chi'n bwydo setiau data delwedd a gaffaelwyd iddynt. I gychwyn y broses hyfforddi, mae angen i chi gael anodi eich delwedd wyneb. Mae yna sawl pwynt data adnabod wynebau y mae'n rhaid eu marcio, ystumiau y mae'n rhaid eu labelu, emosiynau ac ymadroddion y mae'n rhaid eu hanodi a mwy. Yn Shaip, gallwn eich cynorthwyo gyda delweddau wyneb anodedig gyda'n technegau adnabod tirnod wyneb. Mae’r holl fanylion cymhleth ac agweddau ar adnabod wynebau yn cael eu hanodi er cywirdeb gan ein cyn-filwyr mewnol ein hunain, sydd wedi bod yn y sbectrwm AI ers blynyddoedd.
Shaip Can
Wyneb ffynhonnell
delweddau
Hyfforddi adnoddau i labelu data delwedd
Adolygu data ar gyfer cywirdeb ac ansawdd
Cyflwyno ffeiliau data mewn fformat y cytunwyd arno
Gall ein tîm o arbenigwyr gasglu ac anodi delweddau wyneb ar ein platfform anodi delweddau perchnogol, fodd bynnag, gall yr un anodwyr ar ôl hyfforddiant byr hefyd anodi delweddau wyneb ar eich platfform anodi delwedd fewnol. O fewn rhychwant byr, byddant yn gallu anodi miloedd o ddelweddau wyneb yn seiliedig ar fanylebau caeth a chyda'r ansawdd a ddymunir.TE
Achosion Defnydd Cydnabod Wyneb
Waeth beth fo'ch syniad neu segment marchnad, byddai angen llwythi helaeth o ddata arnoch y mae angen eu hanodi er mwyn hyfforddi. I gael syniad cyflym o rai o'r achosion defnydd y gallech chi estyn allan atom ni, dyma restr.
- Gweithredu systemau adnabod wynebau mewn dyfeisiau cludadwy, IOT ecosystemau, a gwneud lle ar gyfer diogelwch uwch ac amgryptio.
- At ddibenion gwyliadwriaeth ddaearyddol a diogelwch, monitro cymdogaethau proffil uchel, rhanbarthau sensitif diplomyddion ac ati.
- I ymgorffori mynediad di-allwedd i'ch automobiles neu geir cysylltiedig.
- Rhedeg ymgyrchoedd hysbysebu wedi'u targedu ar gyfer eich cynhyrchion neu wasanaethau.
- Gwneud gofal iechyd yn fwy hygyrch
- Cynnig gwasanaethau lletygarwch personol i westeion trwy gofio a phroffilio eu diddordebau, hoffterau / cas bethau, hoffterau ystafell a bwyd ac ati.
Casglu Data Cydnabod Wyneb Amrywiol ar gyfer Gwella Model AI
Cefndir
Mewn ymdrech i wella cywirdeb ac amrywiaeth modelau adnabod wynebau a yrrir gan AI, cychwynnwyd prosiect casglu data cynhwysfawr. Roedd y prosiect yn canolbwyntio ar gasglu delweddau a fideos wyneb amrywiol ar draws amrywiol ethnigrwydd, grwpiau oedran, a chyflyrau goleuo. Trefnwyd y data’n fanwl gywir yn sawl set ddata wahanol, pob un yn gwasanaethu achosion defnydd penodol a gofynion y diwydiant.
Trosolwg Set Ddata
| manylion | Defnyddiwch Achos 1 | Defnyddiwch Achos 2 | Defnyddiwch Achos 3 |
|---|---|---|---|
| Defnyddiwch Achos | Delweddau Hanesyddol o 15,000 o Bynciau Unigryw | Delweddau Wyneb o 5,000 o Bynciau Unigryw | Delweddau o 10,000 o Bynciau Unigryw |
| Amcan | Adeiladu set ddata gadarn o ddelweddau wyneb hanesyddol ar gyfer hyfforddiant model AI uwch. | Creu set ddata wyneb amrywiol yn benodol ar gyfer y marchnadoedd Indiaidd ac Asiaidd. | Casglu amrywiaeth eang o ddelweddau wyneb gan ddal gwahanol onglau ac ymadroddion. |
| Cyfansoddiad Set Ddata | Pynciau: 15,000 o unigolion unigryw. Pwyntiau Data: Darparodd pob pwnc 1 ddelwedd gofrestru + 15 delwedd hanesyddol. Data Ychwanegol: 2 fideo (dan do ac awyr agored) yn dal symudiadau pen ar gyfer 1,000 o bynciau. | Pynciau: 5,000 o unigolion unigryw. | Pynciau: 10,000 o unigolion unigryw Pwyntiau Data: Darparodd pob pwnc 15-20 delwedd, yn cwmpasu onglau ac ymadroddion lluosog. |
| Ethnigrwydd a Demograffeg | Dadansoddiad Ethnig: Du (35%), Dwyrain Asiaidd (42%), De Asiaidd (13%), Gwyn (10%). Rhyw: 50% Benyw, 50% Gwryw. Ystod oedran: Mae'r delweddau'n cwmpasu hyd at 10 mlynedd olaf bywyd pob pwnc, gan ganolbwyntio ar unigolion 18+ oed. | Dadansoddiad Ethnig: Indiaidd (50%), Asiaidd (20%), Du (30%). Ystod oedran: 18 i 60 oed. Dosbarthiad Rhyw: 50% Benyw, 50% Gwryw. | Dadansoddiad Ethnig: Ethnigrwydd Tsieineaidd (100%). Rhyw: 50% Benyw, 50% Gwryw. Ystod oedran: 18-26 mlwydd oed. |
| Cyfrol | 15,000 o ddelweddau cofrestru, 300,000+ o ddelweddau hanesyddol, a 2,000 o fideos | 35 hunlun fesul pwnc, cyfanswm o 175,000 o ddelweddau. | 150,000 – 200,000 o ddelweddau. |
| Safonau Ansawdd | Delweddau cydraniad uchel (1920 x 1280), gyda chanllawiau llym ar oleuo, mynegiant wyneb, ac eglurder delwedd. | Cefndiroedd a gwisg amrywiol, dim harddwch wynebau, ac ansawdd delwedd cyson ar draws y set ddata. | Delweddau cydraniad uchel (2160 x 3840 picsel), cymhareb portread manwl gywir, ac onglau ac ymadroddion amrywiol. |
| manylion | Defnyddiwch Achos 4 | Defnyddiwch Achos 5 | Defnyddiwch Achos 6 |
|---|---|---|---|
| Defnyddiwch Achos | Delweddau o 6,100 o Bynciau Unigryw (Chwe Emosiwn Dynol) | Delweddau o 428 o Bynciau Unigryw (9 Senarios Goleuo) | Delweddau o 600 o Bynciau Unigryw (Casgliad Seiliedig ar Ethnigrwydd) |
| Amcan | Casglu delweddau wyneb yn darlunio chwe emosiwn dynol gwahanol ar gyfer systemau adnabod emosiwn. | I ddal delweddau wyneb o dan amodau goleuo amrywiol ar gyfer hyfforddi modelau AI. | Creu set ddata sy'n dal yr amrywiaeth o ethnigrwydd ar gyfer gwell perfformiad model AI. |
| Cyfansoddiad Set Ddata | Pynciau: 6,100 o unigolion o Ddwyrain a De Asia. Pwyntiau Data: 6 delwedd fesul pwnc, pob un yn cynrychioli emosiwn gwahanol. Dadansoddiad Ethnig: Japaneaidd (9,000 o ddelweddau), Corëeg (2,400), Tsieineaidd (2,400), De-ddwyrain Asia (2,400), De Asiaidd (2,400). | Pynciau: 428 o unigolion Indiaidd. Pwyntiau Data: 160 o ddelweddau fesul pwnc ar draws 9 amodau goleuo gwahanol. | Pynciau: 600 o unigolion unigryw o gefndiroedd ethnig amrywiol. Dadansoddiad Ethnig: Affricanaidd (967 delwedd), y Dwyrain Canol (81), Americanwr Brodorol (1,383), De Asiaidd (738), De-ddwyrain Asia (481). Ystod oedran: 20 i 70 oed. |
| Cyfrol | Delweddau 18,600 | Delweddau 74,880 | Delweddau 3,752 |
| Safonau Ansawdd | Canllawiau llym ar welededd wyneb, goleuo, a chysondeb mynegiant. | Delweddau clir gyda golau cyson, a chynrychiolaeth gytbwys o oedran a rhyw. | Delweddau cydraniad uchel gyda ffocws ar amrywiaeth ethnig a chysondeb ar draws y set ddata. |
Setiau Data Adnabod Wyneb / Set Data Canfod Wynebau
Set ddata tirnod wyneb
Delweddau 12k gydag amrywiadau o amgylch ystum y pen, ethnigrwydd, rhyw, cefndir, ongl dal, oedran, ac ati gyda 68 pwynt tirnod
- Defnyddiwch Achos: Cydnabyddiaeth wyneb
- Fformat: Mae delweddau
- Cyfrol: 12,000 +
- Anodi: Anodi Tirnod
Set Ddata Biometrig
Set ddata fideo wyneb 22k o sawl gwlad gydag ystumiau lluosog ar gyfer modelau adnabod wynebau
- Defnyddiwch Achos: Cydnabyddiaeth wyneb
- Fformat: fideo
- Cyfrol: 22,000 +
- Anodi: Na
Set Ddata Delwedd Grŵp o Bobl
2.5k+ o ddelweddau gan 3,000+ o bobl. Mae set ddata yn cynnwys delweddau o grŵp o 2-6 o bobl o ddaearyddiaethau lluosog
- Defnyddiwch Achos: Model Cydnabod Delwedd
- Fformat: Mae delweddau
- Cyfrol: 2,500 +
- Anodi: Na
Set Ddata Fideos Cudd Biometrig
Fideos 20k o wynebau gyda masgiau ar gyfer adeiladu / hyfforddi model Spoof Detection AI
- Defnyddiwch Achos: Spoof Canfod model AI
- Fformat: fideo
- Cyfrol: 20,000 +
- Anodi: Na
Fertigol
Cynnig data hyfforddiant adnabod wynebau i ddiwydiannau lluosog
Cydnabod wyneb yw'r cynddaredd gyfredol ar draws segmentau, lle mae achosion defnydd unigryw yn cael eu profi a'u cyflwyno ar gyfer gweithrediadau. O olrhain masnachwyr plant a defnyddio bio ID yn adeilad y sefydliad i astudio anghysonderau a allai fynd heb eu canfod i'r llygad arferol, mae cydnabyddiaeth wyneb yn helpu busnesau a diwydiannau mewn llu o ffyrdd.
Diwydiant Ceir
Hybu galluoedd gyrru ymreolaethol gyda setiau data adnabod wynebau wedi'u cynllunio ar gyfer monitro gyrwyr a systemau diogelwch yn y car
manwerthu
Gwella profiad cwsmeriaid gyda setiau data adnabod wynebau ar gyfer gwasanaethau personol yn y siop a phrosesau desg dalu di-dor.
e-fasnach
Cyflwyno profiadau siopa personol a gwella dilysu cwsmeriaid ar lwyfannau eFasnach.
Gofal Iechyd
Grymuso adnabod cleifion a chywirdeb diagnostig gyda setiau data adnabod wynebau arbenigol ar gyfer cymwysiadau gofal iechyd
lletygarwch
Elevate gwasanaethau gwesteion gyda setiau data adnabod wynebau ar gyfer mewngofnodi di-dor a phrofiadau personol mewn lletygarwch.
Diogelwch ac Amddiffyn
Cryfhau mesurau diogelwch gyda setiau data adnabod wynebau wedi'u hoptimeiddio ar gyfer gwyliadwriaeth, canfod bygythiadau a chymwysiadau amddiffyn.
Ein Gallu
Pobl
Timau pwrpasol a hyfforddedig:
- 30,000+ o gydweithredwyr ar gyfer Creu Data, Labelu a SA
- Tîm Rheoli Prosiect Credentialed
- Tîm Datblygu Cynnyrch Profiadol
- Tîm Cyrchu ac Ymuno Pyllau Talent
Proses
Sicrheir effeithlonrwydd proses uchaf gyda:
- Proses Porth Llwyfan 6 Sigma cadarn
- Tîm ymroddedig o 6 gwregys du Sigma - Perchnogion prosesau allweddol a chydymffurfiaeth ag ansawdd
- Dolen Gwelliant ac Adborth Parhaus
Llwyfan
Mae'r platfform patent yn cynnig buddion:
- Llwyfan o'r dechrau i'r diwedd ar y we
- Ansawdd Impeccable
- TAT cyflymach
- Dosbarthu Di-dor
Pobl
Timau pwrpasol a hyfforddedig:
- 30,000+ o gydweithredwyr ar gyfer Creu Data, Labelu a SA
- Tîm Rheoli Prosiect Credentialed
- Tîm Datblygu Cynnyrch Profiadol
- Tîm Cyrchu ac Ymuno Pyllau Talent
Proses
Sicrheir effeithlonrwydd proses uchaf gyda:
- Proses Porth Llwyfan 6 Sigma cadarn
- Tîm ymroddedig o 6 gwregys du Sigma - Perchnogion prosesau allweddol a chydymffurfiaeth ag ansawdd
- Dolen Gwelliant ac Adborth Parhaus
Llwyfan
Mae'r platfform patent yn cynnig buddion:
- Llwyfan o'r dechrau i'r diwedd ar y we
- Ansawdd Impeccable
- TAT cyflymach
- Dosbarthu Di-dor
Adnoddau a Argymhellir
Canllaw Prynwr
Anodi Delweddau a Labelu ar gyfer Gweledigaeth Gyfrifiadurol
Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn ymwneud â gwneud synnwyr o'r byd gweledol i hyfforddi cymwysiadau gweledigaeth gyfrifiadurol. Mae ei lwyddiant yn ymollwng yn llwyr i'r hyn rydyn ni'n ei alw'n anodi delwedd - y broses sylfaenol y tu ôl i'r dechnoleg sy'n gwneud i beiriannau wneud penderfyniadau deallus a dyma'n union beth rydyn ni ar fin ei drafod a'i archwilio.
Blog
Sut Mae Casglu Data yn Chwarae Rhan Hanfodol wrth Ddatblygu Modelau Cydnabod Wyneb
Mae bodau dynol yn fedrus wrth adnabod wynebau, ond rydym hefyd yn dehongli ymadroddion ac emosiynau yn gwbl naturiol. Mae ymchwil yn dweud y gallwn adnabod wynebau sy'n gyfarwydd yn bersonol o fewn 380ms ar ôl cyflwyno a 460ms ar gyfer wynebau anghyfarwydd. Fodd bynnag, mae gan yr ansawdd dynol cynhenid hwn bellach gystadleuydd mewn deallusrwydd artiffisial a Gweledigaeth Gyfrifiadurol.
Blog
Beth yw Cydnabod Delwedd AI a Sut Mae'n Gweithio?
Mae gan fodau dynol y gallu cynhenid i wahaniaethu rhwng gwrthrychau, pobl a lleoedd o ffotograffau a'u hadnabod yn fanwl gywir. Fodd bynnag, nid yw cyfrifiaduron yn dod â'r gallu i ddosbarthu delweddau. Eto i gyd, gellir eu hyfforddi i ddehongli gwybodaeth weledol gan ddefnyddio cymwysiadau golwg cyfrifiadurol a thechnoleg adnabod delweddau.
Cleientiaid dan Sylw
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
Gadewch i ni drafod eich anghenion Data Hyfforddi ar gyfer Modelau Cydnabod Wyneb
Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)
Mae cydnabyddiaeth wyneb yn un o gydrannau annatod diogelwch biometreg deallus, gyda'r nod o gadarnhau neu ddilysu hunaniaeth unigolyn. Fel technoleg, fe'i defnyddir i ddarganfod, adnabod a chategoreiddio bodau dynol mewn fideos, ffotograffau, a hyd yn oed porthwyr amser real.
Mae cydnabyddiaeth wyneb yn gweithio trwy baru wynebau unigolion sydd wedi'u dal yn erbyn cronfa ddata berthnasol. Mae'r broses yn dechrau gyda chanfod, yn cael ei ddilyn gan ddadansoddiad 2D a 3D, trosi delwedd-i-ddata, ac yn olaf paru.
Yn aml, cydnabyddiaeth wyneb, fel technoleg adnabod gweledol ddyfeisgar yw'r sylfaen sylfaenol ar gyfer datgloi ffonau smart a chyfrifiaduron. Fodd bynnag, mae ei bresenoldeb wrth orfodi'r gyfraith hy helpu swyddogion i gasglu lluniau mygiau o'r rhai sydd dan amheuaeth a'u paru â chronfeydd data hefyd yn gymwys fel enghraifft.
Os ydych chi'n bwriadu hyfforddi model AI fertigol-benodol gyda gweledigaeth gyfrifiadurol, yn gyntaf mae'n rhaid i chi ei wneud yn gallu adnabod delweddau ac wynebau unigolion ac yna cychwyn dysgu dan oruchwyliaeth trwy fwydo technegau mwy newydd fel semanteg, segmentu ac anodi polygon. Felly cydnabyddiaeth wyneb yw'r garreg gamu ar gyfer hyfforddi modelau AI sy'n benodol i ddiogelwch, lle mae adnabod unigolion yn cael ei flaenoriaethu dros ganfod gwrthrychau.
Gall cydnabyddiaeth wyneb fod yn asgwrn cefn sawl system ddeallus yn yr oes ôl-bandemig. Mae'r buddion yn cynnwys gwell profiad manwerthu gan ddefnyddio technoleg Face Pay, gwell profiad bancio, cyfraddau troseddu manwerthu is, adnabod pobl ar goll yn gyflymach, gwell gofal i gleifion, olrhain presenoldeb yn gywir, a mwy.
Rydym yn teilwra ein setiau data i ddiwallu anghenion penodol diwydiannau amrywiol, megis modurol, manwerthu, gofal iechyd a diogelwch, gan sicrhau bod y data'n cyd-fynd â gofynion a chymwysiadau diwydiant-benodol.
Rydym yn cadw at safonau preifatrwydd data llym ac yn cydymffurfio â rheoliadau byd-eang fel GDPR, gan sicrhau bod yr holl ddata adnabod wynebau yn dod o ffynonellau moesegol ac yn ddienw yn ôl yr angen.
Mae ein setiau data yn cael eu gwahaniaethu gan eu hamrywiaeth, eu graddadwyedd, ac anodiadau o ansawdd uchel, sy'n eu gwneud yn ddelfrydol ar gyfer hyfforddi modelau adnabod wynebau cywir a dibynadwy ar draws amrywiol ddiwydiannau.