Reconocimiento facial
Datos de entrenamiento de IA para reconocimiento facial
Optimice sus modelos de reconocimiento facial para obtener precisión con datos de imagen de la mejor calidad
Hoy, estamos en los albores del mecanismo de próxima generación, donde nuestras caras son nuestras contraseñas. A través del reconocimiento de características faciales únicas, las máquinas pueden detectar si la persona que intenta acceder a un dispositivo está autorizada, hacer coincidir las imágenes de CCTV con imágenes reales para rastrear delincuentes e infractores, reducir la delincuencia en las tiendas minoristas y más. En palabras simples, esta es la tecnología que escanea el rostro de un individuo para autorizar el acceso o ejecutar un conjunto de acciones para las que está diseñado. En el backend, toneladas de algoritmos y módulos funcionan a velocidades vertiginosas para ejecutar cálculos y combinar rasgos faciales (como formas y polígonos) para realizar tareas cruciales.
La anatomía de un modelo de reconocimiento facial preciso
Rasgos faciales y perspectiva.
El rostro de una persona se ve diferente desde cada ángulo, perfil y perspectiva. Una máquina debería poder decir con precisión si es la misma persona, independientemente de si la persona mira fijamente el dispositivo, independientemente de una perspectiva frontal neutral o una perspectiva inferior derecha.
Multitud de expresiones faciales.
Un modelo debe saber con precisión si una persona está sonriendo, frunciendo el ceño, llorando o mirando fijamente al mirarla a ella oa sus imágenes. Debe poder entender que los ojos pueden verse iguales cuando una persona está sorprendida o asustada y luego detectar la expresión precisa sin errores.
Anotar identificadores faciales únicos
Los diferenciadores visibles como lunares, cicatrices, quemaduras por fuego y más son diferenciadores que son únicos para las personas y los módulos de IA deben considerarlos para entrenar y procesar mejor las caras. Los modelos deberían poder detectarlos y atribuirlos como rasgos faciales y no simplemente omitirlos.
Servicios de reconocimiento facial de Shaip
Ya sea que necesite la recopilación de datos de imágenes faciales (que consta de diferentes rasgos faciales, perspectivas, expresiones o emociones), o servicios de anotación de datos de imágenes faciales (para etiquetar diferenciadores visibles, expresiones faciales con metadatos apropiados, es decir, sonreír, fruncir el ceño, etc.), nuestros colaboradores de en todo el mundo pueden satisfacer sus necesidades de datos de entrenamiento de forma rápida y a escala.
Colección de imágenes de caras
Para que su sistema de IA brinde resultados precisos, debe entrenarse con miles de conjuntos de datos faciales humanos. Cuanto mayor sea el volumen de datos de imagen, mejor. Es por eso que nuestra red puede ayudarlo a obtener millones de conjuntos de datos, de modo que su sistema de reconocimiento facial esté capacitado con los datos más apropiados, relevantes y contextuales.
También entendemos que su geografía, segmento de mercado y datos demográficos pueden ser muy específicos. Para satisfacer todas sus necesidades, proporcionamos datos de imágenes faciales de diversas etnias, grupos de edad, razas y más. Implementamos pautas estrictas sobre cómo se deben cargar las imágenes de rostros en nuestro sistema en términos de resoluciones, formatos de archivo, iluminación, poses y más. Esto nos da una gama uniforme de conjuntos de datos que no solo es fácil de compilar sino también de entrenar.
Anotación de imagen de rostro
Cuando adquiere imágenes faciales de calidad, ha completado solo el 50% de la tarea. Sus sistemas de reconocimiento facial aún le darían resultados inútiles (o ningún resultado) cuando les proporcione conjuntos de datos de imágenes adquiridos. Para iniciar el proceso de entrenamiento, necesita anotar la imagen de su rostro. Hay varios puntos de datos de reconocimiento facial que deben marcarse, gestos que deben etiquetarse, emociones y expresiones que deben anotarse y más.
En Shaip, hacemos todo esto con precisión a través de nuestras técnicas de reconocimiento facial de puntos de referencia. Todos los detalles y aspectos intrincados del reconocimiento facial están anotados para mayor precisión por nuestros propios veteranos internos, que han estado en el espectro de la IA durante años.
Lata Shaip
Fuente facial
imágenes
Capacitar recursos para etiquetar datos de imágenes
Revise los datos para verificar su precisión y calidad
Envíe archivos de datos en el formato acordado
Nuestro equipo de expertos puede recopilar y anotar imágenes faciales en nuestra plataforma de anotación de imágenes patentada; sin embargo, los mismos anotadores después de una breve capacitación también pueden anotar imágenes faciales en su plataforma de anotación de imágenes interna. En un lapso corto, podrán anotar miles de imágenes faciales basadas en especificaciones estrictas y con la calidad deseada.
Casos de uso de reconocimiento facial
Independientemente de su idea o segmento de mercado, necesitaría abundantes volúmenes de datos que deben anotarse para la capacitación. Por lo tanto, nuestras soluciones satisfarán perfectamente sus necesidades y ayudarán a acelerar su tiempo de comercialización. Para tener una idea rápida de algunos de los casos de uso, puede comunicarse con nosotros, aquí hay una lista.
- Implementar sistemas de reconocimiento facial en dispositivos portátiles, IoT ecosistemas y dar paso a la seguridad y el cifrado avanzados.
- Con fines de vigilancia geográfica y seguridad para monitorear vecindarios de alto perfil, regiones sensibles de diplomáticos y más.
- Para incorporar acceso sin llave a sus automóviles o sus automóviles conectados.
- Para ejecutar campañas publicitarias específicas para sus productos o servicios.
- Para hacer que la atención médica sea más accesible y hacer que los EHR sean interoperables, otorgando acceso a través de características faciales durante emergencias y cirugías.
- Ofrecer servicios de hospitalidad personalizados a los huéspedes recordando y perfilando sus intereses, gustos/disgustos, preferencias de habitación y comida, etc.
Conjuntos de datos de reconocimiento facial / Conjunto de datos de detección de rostros
Conjunto de datos de puntos de referencia faciales
Imágenes de 12k con variaciones en torno a la postura de la cabeza, etnia, género, fondo, ángulo de captura, edad, etc. con 68 puntos de referencia
- Caso de uso: Reconocimiento facial
- Formato: Imágenes
- Volumen: 12,000+
- Anotación: Anotación de punto de referencia
Conjunto de datos biométricos
Conjunto de datos de video facial de 22k de varios países con múltiples poses para modelos de reconocimiento facial
- Caso de uso: Reconocimiento facial
- Formato: Video
- Volumen: 22,000+
- Anotación: No
Conjunto de datos de imagen de grupo de personas
Más de 2.5k imágenes de más de 3,000 personas. El conjunto de datos contiene imágenes de un grupo de 2 a 6 personas de múltiples geografías
- Caso de uso: Modelo de reconocimiento de imagen
- Formato: Imágenes
- Volumen: 2,500+
- Anotación: No
Conjunto de datos biométricos de videos enmascarados
20k videos de caras con máscaras para construir/entrenar el modelo de IA de detección de suplantación de identidad
- Caso de uso: Modelo de IA de detección de suplantación de identidad
- Formato: Video
- Volumen: 20,000+
- Anotación: No
Verticales
Ofreciendo servicios de reconocimiento facial a múltiples industrias.
El reconocimiento facial es la moda actual en todos los segmentos, donde se están probando casos de uso únicos y se están implementando para implementaciones. Desde el seguimiento de los traficantes de niños y la implementación de la identificación biológica en las instalaciones de la organización hasta el estudio de anomalías que podrían pasar desapercibidas para el ojo normal, el reconocimiento facial está ayudando a las empresas e industrias de muchas maneras.
Automotriz
Comercio minorista
Comercio electrónico de marketing
Cuidado de la salud
Hospitalidad
Seguridad y defensa
Nuestra capacidad
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la recopilación de datos, el etiquetado y el control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
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Guía de compradores
Anotación y etiquetado de imágenes para visión artificial
La visión por computadora se trata de dar sentido al mundo visual para entrenar aplicaciones de visión por computadora. Su éxito se reduce completamente a lo que llamamos anotación de imágenes: el proceso fundamental detrás de la tecnología que hace que las máquinas tomen decisiones inteligentes y esto es exactamente lo que estamos a punto de discutir y explorar.
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Cómo la recopilación de datos juega un papel crucial en el desarrollo de modelos de reconocimiento facial
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¿Qué es el reconocimiento de imágenes por IA y cómo funciona?
Los seres humanos tienen la capacidad innata de distinguir e identificar con precisión objetos, personas y lugares a partir de fotografías. Sin embargo, las computadoras no vienen con la capacidad de clasificar imágenes. Sin embargo, pueden ser entrenados para interpretar información visual utilizando aplicaciones de visión por computadora y tecnología de reconocimiento de imágenes.
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
Analicemos sus necesidades de datos de entrenamiento para modelos de reconocimiento facial
Preguntas más frecuentes (FAQ)
El reconocimiento facial es uno de los componentes integrales de la seguridad biométrica inteligente, cuyo objetivo es confirmar o autenticar la identidad de una persona. Como tecnología, se utiliza para determinar, identificar y categorizar humanos en videos, fotos e incluso feeds en tiempo real.
El reconocimiento facial funciona comparando los rostros capturados de las personas con una base de datos relevante. El proceso comienza con la detección, es seguido por un análisis 2D y 3D, conversión de imagen a datos y finalmente emparejamiento.
El reconocimiento facial, como tecnología inventiva de identificación visual, es a menudo la base principal para desbloquear teléfonos inteligentes y computadoras. Sin embargo, su presencia en la aplicación de la ley, es decir, ayudar a los funcionarios a recopilar fotografías policiales de los sospechosos y compararlas con las bases de datos, también es un ejemplo.
Si busca ejemplos más específicos, Rekognition de Amazon y las fotos de Google son algunas de las mejores muestras.
Si planea entrenar un modelo de inteligencia artificial vertical específico con visión por computadora, primero debe hacerlo capaz de identificar imágenes y rostros de personas y luego iniciar el aprendizaje supervisado mediante la incorporación de técnicas más nuevas como la semántica, la segmentación y la anotación de polígonos. Por lo tanto, el reconocimiento facial es el trampolín para entrenar modelos de inteligencia artificial específicos de seguridad, donde la identificación individual se prioriza sobre la detección de objetos.
El reconocimiento facial puede ser la columna vertebral de varios sistemas inteligentes en la era pospandémica. Los beneficios incluyen una experiencia minorista mejorada con la tecnología Face Pay, una mejor experiencia bancaria, tasas de delitos minoristas reducidas, identificación más rápida de personas desaparecidas, atención mejorada al paciente, seguimiento preciso de la asistencia y más.