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, ia harus dilatih dengan ribuan set data wajah manusia. Semakin banyak volume data gambar, 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 gambar wajah di berbagai etnis, kelompok usia, ras, dan banyak lagi. Kami menerapkan pedoman ketat tentang bagaimana gambar wajah harus diunggah ke sistem kami dalam hal resolusi, format file, iluminasi, pose, dan banyak lagi. Ini memberi kita rentang set data yang seragam yang tidak hanya mudah dikompilasi tetapi juga dilatih.
Anotasi Gambar Wajah
Saat Anda memperoleh gambar wajah berkualitas, Anda hanya menyelesaikan 50% tugas. Sistem pengenalan wajah Anda masih akan memberi Anda 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 dianotasi. Ada beberapa titik data pengenalan wajah yang harus ditandai, gerak tubuh yang harus diberi label, emosi dan ekspresi yang harus diberi anotasi dan banyak lagi.
Di Shaip, kami melakukan semua ini dengan presisi melalui teknik pengenalan landmark wajah kami. Semua detail rumit dan aspek pengenalan wajah dijelaskan untuk akurasi oleh veteran internal kami sendiri, yang telah memasuki spektrum AI selama bertahun-tahun.
Shaip Can
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
Terlepas dari ide atau segmen pasar Anda, Anda akan membutuhkan banyak volume data yang perlu dijelaskan agar dapat dilatih. Jadi, solusi kami akan memenuhi kebutuhan Anda dengan sempurna dan membantu mempercepat waktu Anda ke pasar. 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 pengawasan geografis dan tujuan keamanan untuk memantau lingkungan profil tinggi, wilayah sensitif diplomat, dan banyak lagi.
- Untuk menggabungkan akses tanpa kunci ke mobil Anda atau mobil Anda yang terhubung.
- Untuk menjalankan kampanye iklan bertarget untuk produk atau layanan Anda.
- Untuk membuat perawatan kesehatan lebih mudah diakses & mengubah EHR dapat dioperasikan, dengan memberikan akses melalui fitur wajah selama keadaan darurat & operasi.
- Untuk menawarkan layanan keramahtamahan yang dipersonalisasi kepada tamu dengan mengingat & membuat profil minat, suka/tidak suka, preferensi kamar & makanan mereka, dll.
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 layanan 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
Retail
Pemasaran eCommerce
Kesehatan
Keramahan
Keamanan & Pertahanan
Kemampuan Kami
People
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pengumpulan 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
Landasan
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 melihat contoh yang lebih bertarget, Pengakuan Amazon dan Foto Google adalah beberapa contoh utama.
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.