Pengenalan Wajah
Data Pelatihan AI Untuk Pengenalan Wajah
Optimalkan model pengenalan wajah Anda untuk akurasi dengan data gambar kualitas terbaik
Hari ini, kita berada di awal mekanisme generasi berikutnya, di mana wajah kita adalah kode sandi kita. Melalui pengenalan fitur wajah yang unik, mesin dapat mendeteksi apakah orang yang mencoba mengakses perangkat memiliki izin, mencocokkan rekaman CCTV dengan gambar sebenarnya untuk melacak penjahat dan pelanggar, mengurangi kejahatan di toko ritel, dan banyak lagi. Dengan kata sederhana, ini adalah teknologi yang memindai wajah seseorang untuk mengizinkan akses atau menjalankan serangkaian tindakan yang dirancang untuk dilakukan. Di bagian belakang, banyak algoritme dan modul bekerja dengan kecepatan sangat tinggi untuk melakukan perhitungan dan mencocokkan fitur wajah (sebagai bentuk dan poligon) untuk menyelesaikan tugas-tugas penting.
Anatomi model pengenalan wajah yang akurat
Fitur wajah dan perspektif
Wajah seseorang terlihat berbeda dari setiap sudut, profil, dan perspektif. Sebuah mesin harus dapat secara akurat mengetahui apakah itu orang yang sama terlepas dari apakah individu tersebut menatap perangkat terlepas dari perspektif depan-netral atau perspektif kanan-bawah.
Beragam ekspresi wajah
Seorang model harus secara tepat mengetahui apakah seseorang tersenyum, mengerutkan kening, menangis, atau menatap dengan melihat mereka atau gambar mereka. Itu harus dapat dipahami bahwa mata bisa terlihat sama ketika seseorang terkejut atau takut dan kemudian mendeteksi ekspresi yang tepat tanpa kesalahan.
Beri anotasi pengenal wajah unik
Pembeda yang terlihat seperti tahi lalat, bekas luka, luka bakar, dan banyak lagi adalah pembeda yang unik untuk individu & harus dipertimbangkan oleh modul AI untuk melatih dan memproses wajah dengan lebih baik. Model harus dapat mendeteksinya dan mengaitkannya sebagai fitur wajah dan tidak melewatkannya begitu saja.
Layanan Pengenalan Wajah dari Shaip
Apakah Anda memerlukan pengumpulan data gambar wajah (terdiri dari fitur wajah yang berbeda, perspektif, ekspresi atau emosi), atau layanan anotasi data gambar wajah (untuk menandai pembeda yang terlihat, ekspresi wajah dengan metadata yang sesuai yaitu tersenyum, mengerutkan kening, dll.,) kontributor kami dari di seluruh dunia dapat memenuhi kebutuhan data pelatihan Anda dengan cepat dan dalam skala besar.
Koleksi Gambar Wajah
Agar sistem AI Anda dapat memberikan hasil secara akurat, sistem tersebut harus dilatih dengan ribuan kumpulan data wajah manusia. Semakin banyak volume data citra wajah, semakin baik. Itulah sebabnya jaringan kami dapat membantu Anda mendapatkan jutaan kumpulan data, sehingga sistem pengenalan wajah Anda dilatih dengan data yang paling tepat, relevan, dan kontekstual. Kami juga memahami bahwa geografi, segmen pasar, dan demografi Anda bisa sangat spesifik. Untuk memenuhi semua kebutuhan Anda, kami menyediakan data citra wajah khusus dari berbagai etnis, kelompok usia, ras, dan banyak lagi. Kami menerapkan pedoman ketat tentang cara mengunggah citra wajah ke sistem kami dalam hal resolusi, format file, pencahayaan, pose, dan banyak lagi.
Anotasi Gambar Wajah
Saat Anda memperoleh gambar wajah yang berkualitas, Anda baru menyelesaikan 50% dari tugas. Sistem pengenalan wajah Anda akan tetap memberikan hasil yang tidak berguna (atau tidak ada hasil sama sekali) saat Anda memasukkan kumpulan data gambar yang diperoleh ke dalamnya. Untuk memulai proses pelatihan, Anda perlu membuat gambar wajah Anda diberi anotasi. Ada beberapa titik data pengenalan wajah yang harus ditandai, gerakan yang harus diberi label, emosi dan ekspresi yang harus diberi anotasi, dan banyak lagi. Di Shaip, kami dapat membantu Anda dengan gambar wajah yang diberi anotasi dengan teknik pengenalan landmark wajah kami. Semua detail dan aspek rumit dari pengenalan wajah diberi anotasi untuk akurasi oleh veteran internal kami sendiri, yang telah berkecimpung dalam spektrum AI selama bertahun-tahun.
Shaip Bisa
Sumber wajah
gambar
Latih sumber daya untuk melabeli data gambar
Tinjau data untuk akurasi & kualitas
Kirim file data dalam format yang disepakati
Tim ahli kami dapat mengumpulkan dan membubuhi keterangan gambar wajah pada platform anotasi gambar milik kami, namun, anotasi yang sama setelah pelatihan singkat juga dapat membuat anotasi gambar wajah pada platform anotasi gambar internal Anda. Dalam waktu singkat, mereka dapat membubuhi keterangan ribuan gambar wajah berdasarkan spesifikasi yang ketat dan dengan kualitas yang diinginkan.TE
Kasus Penggunaan Pengenalan Wajah
Apa pun ide atau segmen pasar Anda, Anda akan memerlukan sejumlah besar data yang perlu diberi anotasi untuk kemudahan pelatihan. Untuk mendapatkan gambaran singkat tentang beberapa kasus penggunaan yang dapat Anda hubungi kami, berikut adalah daftarnya.
- Untuk mengimplementasikan sistem pengenalan wajah pada perangkat portabel, IOT ekosistem, dan membuka jalan bagi keamanan dan enkripsi tingkat lanjut.
- Untuk tujuan pengawasan geografis dan keamanan guna memantau lingkungan sekitar yang penting, wilayah sensitif diplomat, dll.
- Untuk menggabungkan akses tanpa kunci ke mobil Anda atau mobil yang terhubung.
- Untuk menjalankan kampanye iklan bertarget untuk produk atau layanan Anda.
- Jadikan layanan kesehatan lebih mudah diakses
- Menawarkan layanan keramahtamahan yang dipersonalisasi kepada tamu dengan mengingat & membuat profil minat, suka/tidak suka, preferensi kamar & makanan, dll.
Pengumpulan Data Pengenalan Wajah yang Beragam untuk Peningkatan Model AI
Latar Belakang
Dalam upaya meningkatkan akurasi dan keragaman model pengenalan wajah berbasis AI, proyek pengumpulan data komprehensif telah dimulai. Proyek ini berfokus pada pengumpulan beragam gambar dan video wajah dari berbagai suku bangsa, kelompok usia, dan kondisi pencahayaan. Data tersebut diorganisasikan dengan cermat ke dalam beberapa set data berbeda, yang masing-masing melayani kasus penggunaan dan persyaratan industri tertentu.
Ikhtisar Kumpulan Data
| Rincian | Gunakan Kasus 1 | Gunakan Kasus 2 | Gunakan Kasus 3 |
|---|---|---|---|
| Use Case | Gambar-gambar bersejarah dari 15,000 subjek unik | Gambar Wajah 5,000 Subjek Unik | Gambar 10,000 Subjek Unik |
| Tujuan | Untuk membangun kumpulan data citra wajah historis yang kuat untuk pelatihan model AI tingkat lanjut. | Untuk membuat kumpulan data wajah yang beragam khusus untuk pasar India dan Asia. | Untuk mengumpulkan berbagai macam gambar wajah yang menangkap sudut dan ekspresi yang berbeda. |
| Komposisi Dataset | Subjek: 15,000 individu yang unik. Titik data: Setiap subjek menyediakan 1 gambar pendaftaran + 15 gambar sejarah. Data tambahan: 2 video (dalam dan luar ruangan) yang merekam gerakan kepala untuk 1,000 subjek. | Subjek: 5,000 individu yang unik. | Subjek: 10,000 individu unik Titik data: Setiap subjek menyediakan 15-20 gambar, yang mencakup berbagai sudut dan ekspresi. |
| Etnis dan Demografi | Rincian Etnis: Hitam (35%), Asia Timur (42%), Asia Selatan (13%), Putih (10%). Jenis kelamin: 50% Wanita, 50% Pria. Rentang usia: Gambar mencakup hingga 10 tahun terakhir kehidupan setiap subjek, dengan fokus pada individu berusia 18 tahun ke atas. | Rincian Etnis: India (50%), Asia (20%), Hitam (30%). Rentang usia: 18 sampai 60 tahun. Distribusi Gender: 50% Perempuan, 50% Laki-laki. | Rincian Etnis: Etnis Tionghoa (100%). Jenis kelamin: 50% Wanita, 50% Pria. Rentang usia: 18-26 tahun. |
| Volume | 15,000 gambar pendaftaran, 300,000+ gambar historis, dan 2,000 video | 35 swafoto per subjek, total 175,000 gambar. | 150,000 – 200,000 gambar. |
| Standar kualitas | Gambar beresolusi tinggi (1920 x 1280), dengan panduan ketat pada pencahayaan, ekspresi wajah, dan kejelasan gambar. | Latar belakang dan pakaian yang beragam, tidak ada kecantikan wajah, dan kualitas gambar yang konsisten di seluruh kumpulan data. | Gambar beresolusi tinggi (2160 x 3840 piksel), rasio potret yang tepat, dan beragam sudut serta ekspresi. |
| Rincian | Gunakan Kasus 4 | Gunakan Kasus 5 | Gunakan Kasus 6 |
|---|---|---|---|
| Use Case | Gambar 6,100 Subjek Unik (Enam Emosi Manusia) | Gambar 428 Subjek Unik (9 Skenario Pencahayaan) | Gambar 600 Subjek Unik (Koleksi Berdasarkan Suku Bangsa) |
| Tujuan | Untuk mengumpulkan gambar wajah yang menggambarkan enam emosi manusia yang berbeda untuk sistem pengenalan emosi. | Untuk menangkap gambar wajah dalam berbagai kondisi pencahayaan untuk melatih model AI. | Untuk membuat kumpulan data yang menangkap keberagaman etnis untuk meningkatkan kinerja model AI. |
| Komposisi Dataset | Subjek: 6,100 individu dari Asia Timur dan Selatan. Titik data: 6 gambar per subjek, masing-masing mewakili emosi yang berbeda. Rincian Etnis: Jepang (9,000 gambar), Korea (2,400), Cina (2,400), Asia Tenggara (2,400), Asia Selatan (2,400). | Subjek: 428 orang India. Titik data: 160 gambar per subjek dalam 9 kondisi pencahayaan yang berbeda. | Subjek: 600 individu unik dari latar belakang etnis yang beragam. Rincian Etnis: Afrika (967 gambar), Timur Tengah (81), Penduduk Asli Amerika (1,383), Asia Selatan (738), Asia Tenggara (481). Rentang usia: 20 sampai 70 tahun. |
| Volume | 18,600 gambar | 74,880 gambar | 3,752 gambar |
| Standar kualitas | Pedoman ketat mengenai visibilitas wajah, pencahayaan, dan konsistensi ekspresi. | Gambar jernih dengan pencahayaan konsisten, dan representasi usia & jenis kelamin yang seimbang. | Gambar beresolusi tinggi dengan fokus pada keberagaman etnis dan konsistensi di seluruh kumpulan data. |
Kumpulan Data Pengenalan Wajah / Kumpulan Data Deteksi Wajah
Kumpulan data tengara wajah
12k gambar dengan variasi seputar pose kepala, etnis, jenis kelamin, latar belakang, sudut pengambilan, usia, dll. dengan 68 titik tengara
- Gunakan Kasus: Pengenalan Wajah
- Format: Images
- Volume: 12,000 +
- Anotasi: Anotasi Tengara
Kumpulan Data Biometrik
Kumpulan data video wajah 22k dari berbagai negara dengan beberapa pose untuk model pengenalan wajah
- Gunakan Kasus: Pengenalan Wajah
- Format: Video
- Volume: 22,000 +
- Anotasi: Tidak
Kumpulan Data Gambar Kelompok Orang
2.5k+ gambar dari 3,000+ orang. Dataset berisi gambar grup yang terdiri dari 2-6 orang dari berbagai geografi
- Gunakan Kasus: Model Pengenalan Gambar
- Format: Images
- Volume: 2,500 +
- Anotasi: Tidak
Kumpulan Data Video Bertopeng Biometrik
20k video wajah dengan topeng untuk membangun/melatih model AI Deteksi Spoof
- Gunakan Kasus: Model AI Deteksi Spoof
- Format: Video
- Volume: 20,000 +
- Anotasi: Tidak
Vertikal
Menawarkan data pelatihan pengenalan wajah ke berbagai industri
Pengenalan wajah adalah kemarahan saat ini di seluruh segmen, di mana kasus penggunaan unik sedang diuji dan diluncurkan untuk implementasi. Dari melacak pedagang anak dan menyebarkan ID bio di lokasi organisasi hingga mempelajari anomali yang bisa tidak terdeteksi oleh mata normal, pengenalan wajah membantu bisnis & industri dalam berbagai cara.
Otomotif
Tingkatkan kemampuan mengemudi otonom dengan kumpulan data pengenalan wajah yang dirancang untuk pemantauan pengemudi dan sistem keselamatan di dalam mobil
Retail
Tingkatkan pengalaman pelanggan dengan kumpulan data pengenalan wajah untuk layanan di dalam toko yang dipersonalisasi dan proses pembayaran yang lancar.
eCommerce
Memberikan pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi dan meningkatkan autentikasi pelanggan di platform eCommerce.
Tenaga Kesehatan
Memberdayakan identifikasi pasien dan akurasi diagnostik dengan kumpulan data pengenalan wajah khusus untuk aplikasi perawatan kesehatan
Hospitality
Tingkatkan layanan tamu dengan kumpulan data pengenalan wajah untuk proses check-in yang lancar dan pengalaman yang dipersonalisasi di bidang perhotelan.
Keamanan & Pertahanan
Perkuat langkah-langkah keamanan dengan kumpulan data pengenalan wajah yang dioptimalkan untuk pengawasan, deteksi ancaman, dan aplikasi pertahanan.
Kemampuan Kami
Konsultan Ahli
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Tim Manajemen Proyek Terpercaya
- Tim Pengembangan Produk Berpengalaman
- Tim Sumber & Orientasi Pangkalan Bakat
Proses
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Panggung 6 Sigma yang Kuat
- Tim khusus yang terdiri dari sabuk hitam 6 Sigma – Pemilik proses utama & Kepatuhan kualitas
- Perbaikan Berkelanjutan & Putaran Umpan Balik
Platform
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
- Platform ujung ke ujung berbasis web
- Kualitas Sempurna
- TAT lebih cepat
- Pengiriman Mulus
Konsultan Ahli
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Tim Manajemen Proyek Terpercaya
- Tim Pengembangan Produk Berpengalaman
- Tim Sumber & Orientasi Pangkalan Bakat
Proses
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Panggung 6 Sigma yang Kuat
- Tim khusus yang terdiri dari sabuk hitam 6 Sigma – Pemilik proses utama & Kepatuhan kualitas
- Perbaikan Berkelanjutan & Putaran Umpan Balik
Platform
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
- Platform ujung ke ujung berbasis web
- Kualitas Sempurna
- TAT lebih cepat
- Pengiriman Mulus
Sumber Daya yang Direkomendasikan
Panduan Pembeli
Anotasi & Pelabelan Gambar untuk Computer Vision
Visi komputer adalah tentang memahami dunia visual untuk melatih aplikasi visi komputer. Keberhasilannya sepenuhnya bermuara pada apa yang kami sebut anotasi gambar – proses mendasar di balik teknologi yang membuat mesin membuat keputusan cerdas dan inilah tepatnya yang akan kami diskusikan dan jelajahi.
Blog
Bagaimana Pengumpulan Data Memainkan Peran Penting dalam Mengembangkan Model Pengenalan Wajah
Manusia mahir mengenali wajah, tetapi kami juga menafsirkan ekspresi dan emosi secara alami. Penelitian mengatakan kami dapat mengidentifikasi wajah yang dikenal secara pribadi dalam waktu 380 md setelah presentasi dan 460 md untuk wajah yang tidak dikenal. Namun, kualitas manusia secara intrinsik ini sekarang memiliki pesaing dalam kecerdasan buatan dan Visi Komputer.
Blog
Apa itu Pengenalan Gambar AI dan Bagaimana Cara Kerjanya?
Manusia memiliki kemampuan bawaan untuk membedakan & secara tepat mengidentifikasi objek, orang, & tempat dari foto. Namun, komputer tidak dilengkapi dengan kemampuan untuk mengklasifikasikan gambar. Namun, mereka dapat dilatih untuk menafsirkan informasi visual menggunakan aplikasi visi komputer & teknologi pengenalan gambar.
Klien Unggulan
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Mari diskusikan kebutuhan Data Training Anda untuk Model Pengenalan Wajah
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Pengenalan wajah adalah salah satu komponen integral dari keamanan biometrik cerdas, yang bertujuan untuk mengkonfirmasi atau mengautentikasi identitas seseorang. Sebagai sebuah teknologi, ia digunakan untuk memastikan, mengidentifikasi, dan mengkategorikan manusia dalam video, foto, dan bahkan umpan waktu nyata.
Pengenalan wajah bekerja dengan mencocokkan wajah individu yang ditangkap dengan database yang relevan. Prosesnya dimulai dengan deteksi, diikuti dengan analisis 2D dan 3D, konversi gambar ke data, dan akhirnya perjodohan.
Pengenalan wajah, sebagai teknologi pengidentifikasi visual yang inventif sering kali menjadi dasar utama untuk membuka kunci ponsel cerdas dan komputer. Namun, kehadirannya dalam penegakan hukum yaitu membantu petugas mengumpulkan foto tersangka dan mencocokkannya dengan database juga memenuhi syarat sebagai contoh.
Jika Anda berencana untuk melatih model AI khusus vertikal dengan visi komputer, Anda harus terlebih dahulu membuatnya mampu mengidentifikasi gambar dan wajah individu dan kemudian memulai pembelajaran terawasi dengan memasukkan teknik yang lebih baru seperti semantik, segmentasi, dan anotasi poligon. Oleh karena itu, pengenalan wajah merupakan batu loncatan untuk melatih model AI khusus keamanan, di mana identifikasi individu diprioritaskan daripada deteksi objek.
Pengenalan wajah dapat menjadi tulang punggung beberapa sistem cerdas di era pascapandemi. Manfaatnya termasuk peningkatan pengalaman ritel menggunakan teknologi Face Pay, pengalaman perbankan yang lebih baik, pengurangan tingkat kejahatan ritel, identifikasi orang hilang yang lebih cepat, peningkatan perawatan pasien, pelacakan kehadiran yang akurat, dan banyak lagi.
Kami menyesuaikan kumpulan data kami untuk memenuhi kebutuhan spesifik berbagai industri, seperti otomotif, ritel, perawatan kesehatan, dan keamanan, memastikan bahwa data selaras dengan persyaratan dan aplikasi spesifik industri.
Kami mematuhi standar privasi data yang ketat dan mematuhi peraturan global seperti GDPR, memastikan bahwa semua data pengenalan wajah bersumber secara etis dan dianonimkan sebagaimana diperlukan.
Kumpulan data kami dibedakan berdasarkan keragaman, skalabilitas, dan anotasi berkualitas tinggi, menjadikannya ideal untuk melatih model pengenalan wajah yang akurat dan andal di berbagai industri.