Cydnabyddiaeth 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Gall ein tîm o arbenigwyr gasglu ac anodi delweddau wyneb ar ein platfform anodi delwedd perchnogol, fodd bynnag, gall yr un anodyddion ar ôl hyfforddiant byr hefyd anodi delweddau wyneb ar eich platfform anodi delwedd mewnol. O fewn cyfnod byr, byddant yn gallu anodi miloedd o ddelweddau wyneb yn seiliedig ar fanylebau llym a chyda'r ansawdd a ddymunir.
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.
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. |
Delweddau 12k gydag amrywiadau o amgylch ystum y pen, ethnigrwydd, rhyw, cefndir, ongl dal, oedran, ac ati gyda 68 pwynt tirnod
Set ddata fideo wyneb 22k o sawl gwlad gydag ystumiau lluosog ar gyfer modelau adnabod wynebau
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
Fideos 20k o wynebau gyda masgiau ar gyfer adeiladu / hyfforddi model Spoof Detection AI
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.
Hybu galluoedd gyrru ymreolaethol gyda setiau data adnabod wynebau wedi'u cynllunio ar gyfer monitro gyrwyr a systemau diogelwch yn y car
Gwella profiad cwsmeriaid gyda setiau data adnabod wynebau ar gyfer gwasanaethau personol yn y siop a phrosesau desg dalu di-dor.
Cyflwyno profiadau siopa personol a gwella dilysu cwsmeriaid ar lwyfannau eFasnach.
Grymuso adnabod cleifion a chywirdeb diagnostig gyda setiau data adnabod wynebau arbenigol ar gyfer cymwysiadau gofal iechyd
Elevate gwasanaethau gwesteion gyda setiau data adnabod wynebau ar gyfer mewngofnodi di-dor a phrofiadau personol mewn lletygarwch.
Cryfhau mesurau diogelwch gyda setiau data adnabod wynebau wedi'u hoptimeiddio ar gyfer gwyliadwriaeth, canfod bygythiadau a chymwysiadau amddiffyn.
Timau pwrpasol a hyfforddedig:
Sicrheir effeithlonrwydd proses uchaf gyda:
Mae'r platfform patent yn cynnig buddion:
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.
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.
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.
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
Gadewch i ni drafod eich anghenion Data Hyfforddi ar gyfer Modelau Cydnabod Wyneb
Mae adnabod wynebau yn dechnoleg fiometrig sy'n adnabod neu'n gwirio hunaniaeth person trwy ddadansoddi nodweddion wyneb unigryw o ddelweddau neu fideos.
Mae'n gweithio trwy gipio delwedd, dadansoddi nodweddion wyneb, a'u paru yn erbyn cronfa ddata i adnabod neu wirio person.
Mae adnabyddiaeth wyneb yn hanfodol ar gyfer prosiectau AI/ML gan ei fod yn galluogi cymwysiadau fel diogelwch, dilysu a phrofiadau cwsmeriaid wedi'u personoli.
Mae diwydiannau fel diogelwch, gofal iechyd, manwerthu, modurol a lletygarwch yn defnyddio'r setiau data hyn ar gyfer cymwysiadau fel gwyliadwriaeth, rheoli mynediad a phersonoli.
Cesglir setiau data o ffynonellau amrywiol, gan sicrhau cynrychiolaeth ar draws demograffeg, grwpiau oedran ac amodau goleuo.
Mae anodi yn cynnwys labelu nodweddion wyneb, mynegiadau, a dynodwyr unigryw fel creithiau a thyrchod daear ar gyfer hyfforddiant AI cywir.
Ydy, mae pob set ddata yn cydymffurfio â safonau preifatrwydd byd-eang fel GDPR ac yn sicrhau bod data yn ddienw ac yn cael ei ffynhonnellu'n foesegol.
Oes, gellir teilwra setiau data ar gyfer demograffeg, diwydiannau neu amodau penodol yn seiliedig ar ofynion y prosiect.
Sicrheir ansawdd trwy ganllawiau llym ar benderfyniad delweddau, goleuo, a dilysu arbenigol ar gyfer cywirdeb a chysondeb.
Ydy, mae setiau data yn raddadwy a gallant gefnogi prosiectau o unrhyw faint gyda miliynau o ddelweddau.
Darperir setiau data mewn fformatau safonol gyda metadata, gan eu gwneud yn hawdd i'w hintegreiddio i lifau gwaith AI.
Mae opsiynau trwyddedu hyblyg ar gael, gan gynnwys setiau data parod neu wedi'u haddasu.
Mae'r gost yn dibynnu ar faint, addasu ac anghenion trwyddedu'r set ddata. Cysylltwch â ni am y dyfynbris gorau.
Mae amserlenni cyflawni yn amrywio yn seiliedig ar faint a chymhlethdod y prosiect, ond fe'u cynlluniwyd i fodloni terfynau amser yn effeithlon.
Maent yn gwella cywirdeb model AI trwy ddarparu data amrywiol o ansawdd uchel sy'n galluogi adnabyddiaeth wynebau dibynadwy ar draws amrywiol amodau.
