Shaip kini menjadi bagian dari ekosistem Ubiquity: Tim yang sama - sekarang didukung oleh sumber daya yang lebih luas untuk mendukung pelanggan dalam skala besar.
|
Pengenalan Wajah
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Tim ahli kami dapat mengumpulkan dan membuat anotasi gambar wajah pada platform anotasi gambar milik kami. Namun, para anotator yang sama setelah mengikuti pelatihan singkat juga dapat membuat anotasi gambar wajah pada platform anotasi gambar internal Anda. Dalam waktu singkat, mereka akan dapat membuat anotasi pada ribuan gambar wajah berdasarkan spesifikasi yang ketat dan dengan kualitas yang diinginkan.
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.
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
| Detail | 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 | Membangun kumpulan data yang kuat berisi gambar wajah historis untuk pelatihan model AI tingkat lanjut. | Buatlah kumpulan data wajah yang beragam untuk pasar India dan Asia. | Kumpulkan beragam gambar wajah yang mencakup berbagai sudut dan ekspresi. |
| Komposisi Dataset |
Subjek: 15,000 1 gambar pendaftaran + 15 gambar historis per subjek 2 video (dalam ruangan/luar ruangan) untuk 1,000 subjek |
Subjek: 5,000 35 swafoto per subjek |
Subjek: 10,000 15–20 gambar per subjek |
| Etnisitas & Demografi |
Kulit Hitam (35%), Asia Timur (42%), Asia Selatan (13%), Kulit Putih (10%) 50% Perempuan / 50% Laki-laki 18 + tahun |
India (50%), Asia (20%), Afrika (30%) 18–60 tahun 50% Perempuan / 50% Laki-laki |
Bahasa Mandarin (100%) 18–26 tahun 50% Perempuan / 50% Laki-laki |
| Volume | 15,000 pendaftaran + 300,000+ gambar bersejarah + 2,000 video | 175,000 gambar | 150,000–200,000 gambar |
| Standar kualitas | Resolusi 1920×1280, panduan pencahayaan & kejernihan yang ketat. | Beragam latar belakang, tanpa polesan, kualitas konsisten. | Resolusi 2160×3840, rasio potret yang tepat, berbagai sudut pandang. |
| Detail | Gunakan Kasus 4 | Gunakan Kasus 5 | Gunakan Kasus 6 |
|---|---|---|---|
| Use Case | 6,100 Subjek – Enam Emosi Manusia | 428 Subjek – 9 Skenario Pencahayaan | 600 Subjek – Koleksi Berdasarkan Etnis |
| Tujuan | Membangun dataset untuk sistem pengenalan emosi. | Ambil gambar wajah dalam berbagai kondisi pencahayaan. | Meningkatkan kinerja AI melalui keragaman etnis. |
| Komposisi Dataset |
6 gambar per subjek (6 emosi) Perwakilan dari Jepang, Korea, Tiongkok, Asia Tenggara & Asia Selatan |
160 gambar per subjek 9 kondisi pencahayaan |
Afrika, Timur Tengah, Penduduk Asli Amerika, Asia Selatan, Asia Tenggara Usia: 20–70 tahun |
| Volume | 18,600 gambar | 74,880 gambar | 3,752 gambar |
| Standar kualitas | Ketelitian dalam visibilitas wajah dan konsistensi ekspresi | Gambar jernih, keseimbangan usia & gender. | Resolusi tinggi, konsistensi etnis |
12k gambar dengan variasi seputar pose kepala, etnis, jenis kelamin, latar belakang, sudut pengambilan, usia, dll. dengan 68 titik tengara
Kumpulan data video wajah 22k dari berbagai negara dengan beberapa pose untuk model pengenalan wajah
20k video wajah dengan topeng untuk membangun/melatih model AI Deteksi Spoof
2.5k+ gambar dari 3,000+ orang. Dataset berisi gambar grup yang terdiri dari 2-6 orang dari berbagai geografi
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.
Tingkatkan kemampuan mengemudi otonom dengan kumpulan data pengenalan wajah yang dirancang untuk pemantauan pengemudi dan sistem keselamatan di dalam mobil
Tingkatkan pengalaman pelanggan dengan kumpulan data pengenalan wajah untuk layanan di dalam toko yang dipersonalisasi dan proses pembayaran yang lancar.
Memberikan pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi dan meningkatkan autentikasi pelanggan di platform eCommerce.
Memberdayakan identifikasi pasien dan akurasi diagnostik dengan kumpulan data pengenalan wajah khusus untuk aplikasi perawatan kesehatan
Tingkatkan layanan tamu dengan kumpulan data pengenalan wajah untuk proses check-in yang lancar dan pengalaman yang dipersonalisasi di bidang perhotelan.
Perkuat langkah-langkah keamanan dengan kumpulan data pengenalan wajah yang dioptimalkan untuk pengawasan, deteksi ancaman, dan aplikasi pertahanan.
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
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.
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.
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.
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Pengenalan wajah adalah teknologi biometrik yang mengidentifikasi atau memverifikasi identitas seseorang dengan menganalisis fitur wajah unik dari gambar atau video.
Cara kerjanya dengan menangkap gambar, menganalisis fitur wajah, dan mencocokkannya dengan basis data untuk mengidentifikasi atau memverifikasi seseorang.
Pengenalan wajah sangat penting untuk proyek AI/ML karena memungkinkan aplikasi seperti keamanan, autentikasi, dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi.
Industri seperti keamanan, perawatan kesehatan, ritel, otomotif, dan perhotelan menggunakan kumpulan data ini untuk aplikasi seperti pengawasan, kontrol akses, dan personalisasi.
Kumpulan data dikumpulkan dari berbagai sumber, memastikan representasi lintas demografi, kelompok usia, dan kondisi pencahayaan.
Anotasi melibatkan pelabelan fitur wajah, ekspresi, dan pengenal unik seperti bekas luka dan tahi lalat untuk pelatihan AI yang akurat.
Ya, semua kumpulan data mematuhi standar privasi global seperti GDPR dan memastikan data dianonimkan dan bersumber secara etis.
Ya, kumpulan data dapat disesuaikan untuk demografi, industri, atau kondisi tertentu berdasarkan persyaratan proyek.
Kualitas dipastikan melalui pedoman ketat pada resolusi gambar, pencahayaan, dan validasi ahli untuk keakuratan dan konsistensi.
Ya, kumpulan data dapat diskalakan dan dapat mendukung proyek dalam ukuran apa pun dengan jutaan gambar.
Kumpulan data disediakan dalam format standar dengan metadata, membuatnya mudah diintegrasikan ke dalam alur kerja AI.
Tersedia pilihan lisensi yang fleksibel, termasuk kumpulan data siap pakai atau yang disesuaikan.
Biaya bergantung pada ukuran, kustomisasi, dan kebutuhan lisensi kumpulan data. Hubungi kami untuk mendapatkan penawaran terbaik.
Jadwal pengiriman bervariasi berdasarkan ukuran dan kompleksitas proyek, tetapi dirancang untuk memenuhi tenggat waktu secara efisien.
Mereka meningkatkan akurasi model AI dengan menyediakan data berkualitas tinggi dan beragam yang memungkinkan pengenalan wajah yang andal dalam berbagai kondisi.
