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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.
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.
Antecedentes
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 | Construir un conjunto de datos sólido de imágenes faciales históricas para el entrenamiento avanzado de modelos de IA. | Crear un conjunto de datos faciales diverso específicamente para los mercados indio y asiático. | Recopilar una amplia variedad de imágenes faciales que capturen diferentes ángulos y expresiones. |
| Composición del conjunto de datos | Asignaturas: 15,000 individuos únicos. Puntos de datos: Cada sujeto proporcionó 1 imagen de inscripción + 15 imágenes históricas. Datos adicionales: 2 vídeos (interior y exterior) que capturan los movimientos de la cabeza de 1,000 sujetos. | Asignaturas: 5,000 individuos únicos. | Asignaturas: 10,000 individuos únicos Puntos de datos: Cada sujeto proporcionó entre 15 y 20 imágenes, cubriendo múltiples ángulos y expresiones. |
| Etnicidad y demografía | Desglose étnico: Negros (35%), asiáticos orientales (42%), asiáticos meridionales (13%), blancos (10%). Género: 50% mujeres, 50% hombres. Rango de edad: Las imágenes cubren hasta los últimos 10 años de la vida de cada sujeto, centrándose en individuos mayores de 18 años. | Desglose étnico: Indio (50%), asiático (20%), negro (30%). Rango de edad: 18 a 60 años. Distribución por género: 50% mujeres, 50% hombres. | Desglose étnico: Etnia china (100%). Género: 50% mujeres, 50% hombres. Rango de edad: 18-26 años. |
| Volumen | 15,000 300,000 imágenes de inscripción, más de 2,000 XNUMX imágenes históricas y XNUMX vídeos | 35 selfies por sujeto, con un total de 175,000 imágenes. | 150,000 – 200,000 imágenes. |
| Normas de calidad | Imágenes de alta resolución (1920 x 1280), con pautas estrictas sobre iluminación, expresión facial y claridad de la imagen. | Diversos orígenes y vestimentas, sin embellecimiento del rostro y calidad de imagen consistente en todo el conjunto de datos. | Imágenes de alta resolución (2160 x 3840 píxeles), relación de aspecto precisa y ángulos y expresiones variados. |
| Detalles | Use Case 4 | Use Case 5 | Use Case 6 |
|---|---|---|---|
| Caso de uso | Imágenes de 6,100 sujetos únicos (seis emociones humanas) | Imágenes de 428 temas únicos (9 escenarios de iluminación) | Imágenes de 600 sujetos únicos (colección basada en la etnicidad) |
| Objetivo | Recopilar imágenes faciales que representen seis emociones humanas distintas para sistemas de reconocimiento de emociones. | Capturar imágenes faciales en diversas condiciones de iluminación para entrenar modelos de IA. | Crear un conjunto de datos que capture la diversidad de etnias para mejorar el rendimiento del modelo de IA. |
| Composición del conjunto de datos | Asignaturas: 6,100 personas procedentes del este y sur de Asia. Puntos de datos: 6 imágenes por tema, cada una representando una emoción diferente. Desglose étnico: Japonés (9,000 imágenes), coreano (2,400), chino (2,400), sudeste asiático (2,400), sur de Asia (2,400). | Asignaturas: 428 personas indias. Puntos de datos: 160 imágenes por sujeto en 9 condiciones de iluminación diferentes. | Asignaturas: 600 individuos únicos de diversos orígenes étnicos. Desglose étnico: Africano (967 imágenes), Medio Oriente (81), Nativo americano (1,383), Sur de Asia (738), Sudeste Asiático (481). Rango de edad: 20 a 70 años. |
| Volumen | imágenes 18,600 | imágenes 74,880 | imágenes 3,752 |
| Normas de calidad | Pautas estrictas sobre visibilidad facial, iluminación y consistencia de la expresión. | Imágenes claras con iluminación consistente y una representación equilibrada de edad y género. | Imágenes de alta resolución con un enfoque en la diversidad étnica y la consistencia en todo el conjunto de datos. |
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
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
20k videos de caras con máscaras para construir/entrenar el modelo de IA de detección de suplantación de identidad
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.
Analicemos sus necesidades de datos de entrenamiento para modelos de reconocimiento facial
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 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.
Adaptamos nuestros conjuntos de datos para satisfacer las necesidades específicas de diversas industrias, como la automotriz, el comercio minorista, la atención médica y la seguridad, garantizando que los datos se alineen con los requisitos y aplicaciones específicos de la industria.
Cumplimos con estrictos estándares de privacidad de datos y cumplimos con regulaciones globales como GDPR, asegurando que todos los datos de reconocimiento facial provengan de fuentes éticas y sean anónimos según sea necesario.
Nuestros conjuntos de datos se distinguen por su diversidad, escalabilidad y anotaciones de alta calidad, lo que los hace ideales para entrenar modelos de reconocimiento facial precisos y confiables en diversas industrias.