Reconocimiento facial
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.
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.
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.
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.
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.
Para que su sistema de inteligencia artificial proporcione resultados precisos, debe entrenarse con miles de conjuntos de datos de rostros humanos. Cuanto mayor sea el volumen de datos de imágenes faciales, 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 demografía pueden ser muy específicos. Para satisfacer todas sus necesidades, proporcionamos datos de imágenes faciales personalizados de diversas etnias, grupos de edad, razas y más. Implementamos pautas estrictas sobre cómo se deben cargar las imágenes faciales en nuestro sistema en términos de resoluciones, formatos de archivo, iluminación, poses y más.
Cuando adquiere imágenes faciales de calidad, ha completado solo el 50 % de la tarea. Sus sistemas de reconocimiento facial aún le brindarían resultados inútiles (o ningún resultado en absoluto) cuando los ingrese con los conjuntos de datos de imágenes adquiridas. Para iniciar el proceso de entrenamiento, debe anotar su imagen facial. 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, podemos ayudarlo con las imágenes faciales anotadas con nuestras técnicas de reconocimiento de puntos de referencia faciales. Todos los detalles y aspectos intrincados del reconocimiento facial son anotados para lograr precisión por nuestros propios veteranos internos, que han estado en el espectro de la IA durante años.
Nuestro equipo de expertos puede recopilar y anotar imágenes faciales en nuestra plataforma propia de anotación de imágenes. Sin embargo, tras una breve capacitación, estos mismos anotadores también pueden anotar imágenes faciales en su plataforma interna. En poco tiempo, podrán anotar miles de imágenes faciales según especificaciones rigurosas y con la calidad deseada.
Independientemente de su idea o segmento de mercado, necesitará grandes volúmenes de datos que deben anotarse para facilitar su capacitación. Para tener una idea rápida de algunos de los casos de uso, puede comunicarse con nosotros, aquí hay una lista.
Fondo
En un esfuerzo por mejorar la precisión y diversidad de los modelos de reconocimiento facial basados en IA, se inició un proyecto integral de recopilación de datos. El proyecto se centró en recopilar diversas imágenes y vídeos faciales de distintas etnias, grupos de edad y condiciones de iluminación. Los datos se organizaron meticulosamente en varios conjuntos de datos distintos, cada uno de los cuales atendía casos de uso específicos y requisitos de la industria.
Descripción general del conjunto de datos
| Detalles | Use Case 1 | Use Case 2 | Use Case 3 |
|---|---|---|---|
| Caso de uso | Imágenes históricas de 15,000 sujetos únicos | Imágenes faciales de 5,000 sujetos únicos | Imágenes de 10,000 sujetos únicos |
| Objetivo | Cree un conjunto de datos sólido de imágenes faciales históricas para el entrenamiento avanzado de modelos de IA. | Cree un conjunto de datos faciales diverso para los mercados indio y asiático. | Recopila imágenes faciales variadas que cubran múltiples ángulos y expresiones. |
| Composición del conjunto de datos |
Temas: 15,000 1 imagen de inscripción + 15 imágenes históricas por asignatura 2 vídeos (interior/exterior) para 1,000 sujetos |
Temas: 5,000 35 selfies por sujeto |
Temas: 10,000 15–20 imágenes por sujeto |
| Etnicidad y demografía |
Negros (35%), asiáticos orientales (42%), asiáticos meridionales (13%), blancos (10%) 50% mujeres / 50% hombres +18 años |
Indios (50%), asiáticos (20%), negros (30%) 18-60 años 50% mujeres / 50% hombres |
Chino (100%) 18-26 años 50% mujeres / 50% hombres |
| Volumen | 15,000 inscripciones + 300,000+ imágenes históricas + 2,000 vídeos | imágenes 175,000 | 150,000–200,000 imágenes |
| Normas de calidad | Resolución de 1920 × 1280, estrictas pautas de iluminación y claridad | Diversos orígenes, sin embellecimiento, calidad constante. | Resolución de 2160 × 3840, relación de aspecto precisa, ángulos variados |
| Detalles | Use Case 4 | Use Case 5 | Use Case 6 |
|---|---|---|---|
| Caso de uso | 6,100 sujetos: seis emociones humanas | 428 Temas – 9 Escenarios de Iluminación | 600 Temas – Colección Basada en la Etnicidad |
| Objetivo | Construir un conjunto de datos para sistemas de reconocimiento de emociones. | Capture imágenes faciales en diversas condiciones de iluminación. | Mejorar el rendimiento de la IA a través de la diversidad étnica. |
| Composición del conjunto de datos |
6 imágenes por tema (6 emociones) Representación japonesa, coreana, china, del sudeste y sur de Asia |
160 imágenes por tema 9 condiciones de iluminación |
Africano, de Oriente Medio, nativo americano, del sur de Asia, del sudeste asiático Edad: 20–70 años |
| Volumen | imágenes 18,600 | imágenes 74,880 | imágenes 3,752 |
| Normas de calidad | Visibilidad facial estricta y consistencia de expresión | Imágenes claras, edad y género equilibrados | Alta resolución, consistencia étnica |
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
Conjunto de datos de video facial de 22k de varios países con múltiples poses para modelos de reconocimiento facial
20k videos de caras con máscaras para construir/entrenar el modelo de IA de detección de suplantación de identidad
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
Ofreciendo datos de capacitación en 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.
Aumente las capacidades de conducción autónoma con conjuntos de datos de reconocimiento facial diseñados para la supervisión del conductor y los sistemas de seguridad en el automóvil
Mejore la experiencia del cliente con conjuntos de datos de reconocimiento facial para servicios personalizados en la tienda y procesos de pago sin inconvenientes.
Ofrezca experiencias de compra personalizadas y mejore la autenticación de clientes en las plataformas de comercio electrónico.
Potencie la identificación de pacientes y la precisión del diagnóstico con conjuntos de datos de reconocimiento facial especializados para aplicaciones de atención médica
Mejore los servicios para los huéspedes con conjuntos de datos de reconocimiento facial para lograr registros fluidos y experiencias personalizadas en hotelería.
Fortalezca las medidas de seguridad con conjuntos de datos de reconocimiento facial optimizados para aplicaciones de vigilancia, detección de amenazas y defensa.
Equipos dedicados y capacitados:
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
La plataforma patentada ofrece beneficios:
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.
Los humanos somos expertos en reconocer rostros, pero también interpretamos expresiones y emociones con bastante naturalidad. La investigación dice que podemos identificar rostros personalmente familiares dentro de los 380 ms después de la presentación y 460 ms para rostros desconocidos. Sin embargo, esta cualidad intrínsecamente humana ahora tiene un competidor en la inteligencia artificial y la visión artificial.
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.
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
El reconocimiento facial es una tecnología biométrica que identifica o verifica la identidad de una persona mediante el análisis de características faciales únicas de imágenes o vídeos.
Funciona capturando una imagen, analizando los rasgos faciales y comparándolos con una base de datos para identificar o verificar a una persona.
El reconocimiento facial es esencial para los proyectos de IA/ML ya que permite aplicaciones como seguridad, autenticación y experiencias personalizadas del cliente.
Industrias como la seguridad, la atención médica, el comercio minorista, la automoción y la hostelería utilizan estos conjuntos de datos para aplicaciones como vigilancia, control de acceso y personalización.
Los conjuntos de datos se recopilan de diversas fuentes, lo que garantiza la representación de todos los grupos demográficos, de edad y condiciones de iluminación.
La anotación implica etiquetar rasgos faciales, expresiones e identificadores únicos como cicatrices y lunares para un entrenamiento preciso de la IA.
Sí, todos los conjuntos de datos cumplen con los estándares globales de privacidad como GDPR y garantizan que los datos sean anónimos y provengan de fuentes éticas.
Sí, los conjuntos de datos se pueden adaptar a datos demográficos, industrias o condiciones específicos según los requisitos del proyecto.
La calidad está garantizada mediante pautas estrictas sobre la resolución de la imagen, la iluminación y la validación de expertos para garantizar la precisión y la consistencia.
Sí, los conjuntos de datos son escalables y pueden admitir proyectos de cualquier tamaño con millones de imágenes.
Los conjuntos de datos se proporcionan en formatos estándar con metadatos, lo que facilita su integración en los flujos de trabajo de IA.
Hay disponibles opciones de licencia flexibles, incluidos conjuntos de datos listos para usar o personalizados.
El costo depende del tamaño, la personalización y las necesidades de licencia del conjunto de datos. Contáctenos para obtener la mejor cotización.
Los plazos de entrega varían según el tamaño y la complejidad del proyecto, pero están diseñados para cumplir los plazos de manera eficiente.
Mejoran la precisión del modelo de IA al proporcionar datos diversos y de alta calidad que permiten un reconocimiento facial confiable en diversas condiciones.
