Gesichtserkennung
KI-Trainingsdaten für die Gesichtserkennung
Optimieren Sie Ihre Gesichtserkennungsmodelle auf Genauigkeit mit Bilddaten in bester Qualität
Heute stehen wir am Anfang des Mechanismus der nächsten Generation, bei dem unsere Gesichter unsere Passwörter sind. Durch die Erkennung einzigartiger Gesichtsmerkmale können Maschinen erkennen, ob die Person, die versucht, auf ein Gerät zuzugreifen, autorisiert ist, CCTV-Aufnahmen mit tatsächlichen Bildern abgleichen, um Schwerverbrecher und Säumige zu verfolgen, Kriminalität in Einzelhandelsgeschäften zu reduzieren und vieles mehr. In einfachen Worten, dies ist die Technologie, die das Gesicht einer Person scannt, um den Zugriff zu autorisieren oder eine Reihe von Aktionen auszuführen, für die sie entwickelt wurde. Im Backend arbeiten Tonnen von Algorithmen und Modulen mit halsbrecherischer Geschwindigkeit, um Berechnungen auszuführen und Gesichtsmerkmale (wie Formen und Polygone) abzugleichen, um wichtige Aufgaben zu erfüllen.
Die Anatomie eines genauen Gesichtserkennungsmodells
Gesichtszüge und Perspektive
Das Gesicht einer Person sieht aus jedem Blickwinkel, Profil und jeder Perspektive anders aus. Eine Maschine sollte in der Lage sein, genau zu erkennen, ob es sich um dieselbe Person handelt, unabhängig davon, ob die Person das Gerät von vorne neutral oder von rechts unten anstarrt.
Vielzahl von Gesichtsausdrücken
Ein Model muss genau erkennen, ob eine Person lächelt, die Stirn runzelt, weint oder anstarrt, indem sie sie oder ihre Bilder ansieht. Es sollte verstehen können, dass Augen gleich aussehen können, wenn eine Person entweder überrascht oder verängstigt ist, und dann den genauen Ausdruck fehlerfrei erkennen.
Kommentieren Sie eindeutige Gesichtserkennungen
Sichtbare Unterscheidungsmerkmale wie Muttermale, Narben, Brandwunden und mehr sind Unterscheidungsmerkmale, die für Einzelpersonen einzigartig sind und von KI-Modulen berücksichtigt werden sollten, um Gesichter besser zu trainieren und zu verarbeiten. Models sollten in der Lage sein, sie zu erkennen und sie als Gesichtszüge zuzuordnen und sie nicht einfach zu überspringen.
Gesichtserkennungsdienste von Shaip
Egal, ob Sie eine Sammlung von Gesichtsbilddaten (bestehend aus verschiedenen Gesichtszügen, Perspektiven, Ausdrücken oder Emotionen) oder Annotationsdienste für Gesichtsbilddaten (zum Markieren sichtbarer Unterscheidungsmerkmale, Gesichtsausdrücke mit geeigneten Metadaten, z. B. Lächeln, Stirnrunzeln usw.) benötigen, unsere Mitwirkenden auf der ganzen Welt können Ihre Anforderungen an Trainingsdaten schnell und in großem Maßstab erfüllen.
Gesichtsbildsammlung
Damit Ihr KI-System präzise Ergebnisse liefern kann, muss es mit Tausenden von Datensätzen menschlicher Gesichter trainiert werden. Je größer das Volumen der Gesichtsbilddaten, desto besser. Deshalb kann Ihnen unser Netzwerk dabei helfen, Millionen von Datensätzen zu beschaffen, sodass Ihr Gesichtserkennungssystem mit den am besten geeigneten, relevantesten und kontextbezogensten Daten trainiert wird. Wir wissen auch, dass Ihre Geografie, Ihr Marktsegment und Ihre Demografie sehr spezifisch sein können. Um all Ihren Anforderungen gerecht zu werden, stellen wir benutzerdefinierte Gesichtsbilddaten verschiedener Ethnien, Altersgruppen, Rassen und mehr bereit. Wir wenden strenge Richtlinien an, wie Gesichtsbilder in Bezug auf Auflösungen, Dateiformate, Beleuchtung, Posen und mehr in unser System hochgeladen werden sollen.
Gesichtsbild-Anmerkung
Wenn Sie qualitativ hochwertige Gesichtsbilder erhalten, haben Sie erst 50 % der Aufgabe erledigt. Ihre Gesichtserkennungssysteme würden Ihnen immer noch sinnlose Ergebnisse (oder gar keine Ergebnisse) liefern, wenn Sie ihnen erfasste Bilddatensätze zuführen. Um den Trainingsprozess zu starten, müssen Sie Ihr Gesichtsbild mit Anmerkungen versehen. Es gibt mehrere Gesichtserkennungsdatenpunkte, die markiert werden müssen, Gesten, die beschriftet werden müssen, Emotionen und Ausdrücke, die mit Anmerkungen versehen werden müssen und mehr. Bei Shaip können wir Ihnen mit unseren Techniken zur Erkennung von Gesichtsmerkmalen mit Anmerkungen zu Gesichtsbildern helfen. Alle komplizierten Details und Aspekte der Gesichtserkennung werden von unseren eigenen hauseigenen Veteranen, die sich seit Jahren mit dem KI-Spektrum beschäftigen, mit Anmerkungen zur Genauigkeit versehen.
Shaip kann
Quelle Gesichtsbehandlung
Bildern
Ressourcen trainieren, um Bilddaten zu kennzeichnen
Daten auf Genauigkeit und Qualität überprüfen
Datendateien im vereinbarten Format einreichen
Unser Expertenteam kann Gesichtsbilder auf unserer proprietären Bildannotationsplattform sammeln und kommentieren. Dieselben Annotatoren können jedoch nach einer kurzen Schulung auch Gesichtsbilder auf Ihrer hauseigenen Bildannotationsplattform kommentieren. Innerhalb kurzer Zeit können sie Tausende von Gesichtsbildern nach strengen Vorgaben und in der gewünschten Qualität mit Anmerkungen versehen.TE
Anwendungsfälle für die Gesichtserkennung
Unabhängig von Ihrer Idee oder Ihrem Marktsegment benötigen Sie große Datenmengen, die für die Trainierbarkeit annotiert werden müssen. Um eine schnelle Vorstellung von einigen der Anwendungsfälle zu bekommen, die Sie uns kontaktieren könnten, finden Sie hier eine Liste.
- Um Gesichtserkennungssysteme in tragbare Geräte zu implementieren, IoT Ökosysteme und machen Platz für erweiterte Sicherheit und Verschlüsselung.
- Für geografische Überwachungs- und Sicherheitszwecke, um prominente Wohngegenden, sensible Regionen von Diplomaten usw. zu überwachen.
- Um den schlüssellosen Zugang zu Ihren Autos oder vernetzten Autos zu integrieren.
- Um gezielte Werbekampagnen für Ihre Produkte oder Dienstleistungen durchzuführen.
- Machen Sie die Gesundheitsversorgung zugänglicher
- Bieten Sie Gästen personalisierte Gastfreundschaftsdienste an, indem Sie sich ihre Interessen, Vorlieben/Abneigungen, Zimmer- und Essensvorlieben usw. merken und ein Profil davon erstellen.
Erfassung vielfältiger Gesichtserkennungsdaten zur Verbesserung von KI-Modellen
Hintergrund
Um die Genauigkeit und Vielfalt KI-gestützter Gesichtserkennungsmodelle zu verbessern, wurde ein umfassendes Datenerfassungsprojekt ins Leben gerufen. Das Projekt konzentrierte sich auf die Erfassung unterschiedlicher Gesichtsbilder und -videos verschiedener Ethnien, Altersgruppen und Lichtverhältnisse. Die Daten wurden sorgfältig in mehrere unterschiedliche Datensätze organisiert, von denen jeder spezifische Anwendungsfälle und Branchenanforderungen erfüllt.
Datensatzübersicht
| Details | Use Case 1 | Use Case 2 | Use Case 3 |
|---|---|---|---|
| Luftüberwachung | Historische Bilder von 15,000 einzigartigen Motiven | Gesichtsbilder von 5,000 einzigartigen Personen | Bilder von 10,000 einzigartigen Motiven |
| Ziel | Ziel ist es, einen robusten Datensatz historischer Gesichtsbilder für das fortgeschrittene Training von KI-Modellen aufzubauen. | Ziel ist die Erstellung eines vielfältigen Gesichtsdatensatzes speziell für den indischen und asiatischen Markt. | Zum Sammeln einer großen Vielfalt an Gesichtsbildern, die unterschiedliche Winkel und Ausdrücke erfassen. |
| Zusammensetzung des Datensatzes | Fächer: 15,000 einzigartige Individuen. Datenpunkte: Jeder Proband lieferte 1 Registrierungsbild und 15 historische Bilder. Zusätzliche Daten: 2 Videos (drinnen und draußen), die die Kopfbewegungen von 1,000 Personen erfassen. |
Fächer: 5,000 einzigartige Individuen. |
Fächer: 10,000 einzigartige Individuen Datenpunkte: Jedes Motiv lieferte 15–20 Bilder, die verschiedene Blickwinkel und Ausdrücke abdeckten. |
| Ethnizität und Demografie | Ethnische Aufschlüsselung: Schwarze (35 %), Ostasiaten (42 %), Südasiaten (13 %), Weiße (10 %). Geschlecht: 50 % weiblich, 50 % männlich. Altersspanne: Die Bilder decken bis zu 10 Jahre im Leben jedes Motivs ab, wobei der Schwerpunkt auf Personen ab 18 Jahren liegt. |
Ethnische Aufschlüsselung: Inder (50 %), Asiaten (20 %), Schwarze (30 %). Altersspanne: 18 bis 60 Jahre alt. Geschlechterverteilung: 50 % weiblich, 50 % männlich. |
Ethnische Aufschlüsselung: Chinesische Ethnizität (100 %). Geschlecht: 50 % weiblich, 50 % männlich. Altersspanne: 18-26 Jahre alt. |
| Volume | 15,000 Registrierungsbilder, über 300,000 historische Bilder und 2,000 Videos | 35 Selfies pro Motiv, insgesamt 175,000 Bilder. | 150,000 – 200,000 Bilder. |
| Qualitätsstandard | Hochauflösende Bilder (1920 x 1280) mit strengen Richtlinien hinsichtlich Beleuchtung, Gesichtsausdruck und Bildschärfe. | Unterschiedliche Hintergründe und Kleidung, keine Gesichtsverschönerung und konsistente Bildqualität im gesamten Datensatz. | Hochauflösende Bilder (2160 x 3840 Pixel), präzises Porträtverhältnis und abwechslungsreiche Winkel und Ausdrücke. |
| Details | Use Case 4 | Use Case 5 | Use Case 6 |
|---|---|---|---|
| Luftüberwachung | Bilder von 6,100 einzigartigen Motiven (Sechs menschliche Emotionen) | Bilder von 428 einzigartigen Motiven (9 Beleuchtungsszenarien) | Bilder von 600 einzigartigen Personen (ethnische Sammlung) |
| Ziel | Ziel ist es, Gesichtsbilder zu sammeln, die sechs verschiedene menschliche Emotionen für Emotionserkennungssysteme darstellen. | Zum Aufnehmen von Gesichtsbildern unter verschiedenen Lichtbedingungen zum Trainieren von KI-Modellen. | Ziel ist es, einen Datensatz zu erstellen, der die ethnische Vielfalt erfasst, um die Leistung des KI-Modells zu verbessern. |
| Zusammensetzung des Datensatzes | Fächer: 6,100 Personen aus Ost- und Südasien. Datenpunkte: 6 Bilder pro Motiv, jedes stellt eine andere Emotion dar. Ethnische Aufschlüsselung: Japanisch (9,000 Bilder), Koreanisch (2,400), Chinesisch (2,400), Südostasiatisch (2,400), Südasiatisch (2,400). |
Fächer: 428 Inder. Datenpunkte: 160 Bilder pro Motiv bei 9 verschiedenen Lichtbedingungen. |
Fächer: 600 einzigartige Individuen mit unterschiedlichem ethnischen Hintergrund. Ethnische Aufschlüsselung: Afrikaner (967 Bilder), Nahost (81), Ureinwohner Amerikas (1,383), Südasiaten (738), Südostasiaten (481). Altersspanne: 20 bis 70 Jahre alt. |
| Volume | 18,600 Bilder | 74,880 Bilder | 3,752 Bilder |
| Qualitätsstandard | Strenge Richtlinien hinsichtlich Sichtbarkeit des Gesichts, Beleuchtung und Ausdruckskonsistenz. | Klare Bilder mit gleichmäßiger Beleuchtung und einer ausgewogenen Darstellung von Alter und Geschlecht. | Hochauflösende Bilder mit Fokus auf ethnischer Vielfalt und Konsistenz im gesamten Datensatz. |
Gesichtserkennungsdatensätze / Gesichtserkennungsdatensätze
Gesichts-Wahrzeichen-Datensatz
12 Bilder mit Variationen in Bezug auf Kopfhaltung, ethnische Zugehörigkeit, Geschlecht, Hintergrund, Aufnahmewinkel, Alter usw. mit 68 Orientierungspunkten
- Anwendungsfall: Gesichtserkennung
- Format: Bilder
- Volumen: 12,000+
- Anmerkung: Wahrzeichen-Anmerkung
Biometrischer Datensatz
22k-Gesichtsvideodatensatz aus mehreren Ländern mit mehreren Posen für Gesichtserkennungsmodelle
- Anwendungsfall: Gesichtserkennung
- Format: Video
- Volumen: 22,000+
- Anmerkung: Nein
Bilddatensatz Personengruppe
Über 2.5 Bilder von über 3,000 Personen. Der Datensatz enthält Bilder einer Gruppe von 2–6 Personen aus mehreren Regionen
- Anwendungsfall: Bilderkennungsmodell
- Format: Bilder
- Volumen: 2,500+
- Anmerkung: Nein
Datensatz für biometrische maskierte Videos
20 Videos von Gesichtern mit Masken zum Erstellen/Training eines Spoof-Erkennungs-KI-Modells
- Anwendungsfall: Spoof-Erkennungs-KI-Modell
- Format: Video
- Volumen: 20,000+
- Anmerkung: Nein
Verticals
Angebot von Trainingsdaten zur Gesichtserkennung für verschiedene Branchen
Gesichtserkennung ist der aktuelle Trend in allen Segmenten, wo einzigartige Anwendungsfälle getestet und für Implementierungen ausgerollt werden. Von der Verfolgung von Kinderhändlern und der Bereitstellung von Bio-IDs in Unternehmensräumen bis hin zur Untersuchung von Anomalien, die für das normale Auge unentdeckt bleiben könnten, hilft die Gesichtserkennung Unternehmen und Branchen auf vielfältige Weise.
Automobilindustrie
Steigern Sie die Fähigkeiten zum autonomen Fahren mit Gesichtserkennungsdatensätzen, die für die Fahrerüberwachung und Sicherheitssysteme im Auto entwickelt wurden
Gesundheitswesen
Verbessern Sie die Patientenidentifikation und diagnostische Genauigkeit mit speziellen Gesichtserkennungsdatensätzen für Anwendungen im Gesundheitswesen
Kleidung
Verbessern Sie das Kundenerlebnis mit Gesichtserkennungsdatensätzen für personalisierte Dienste im Geschäft und reibungslose Checkout-Prozesse.
Hospitality
Verbessern Sie den Gästeservice mit Gesichtserkennungsdatensätzen für reibungslose Check-ins und personalisierte Erlebnisse im Gastgewerbe.
E-Commerce
Bieten Sie personalisierte Einkaufserlebnisse und verbessern Sie die Kundenauthentifizierung auf E-Commerce-Plattformen.
Sicherheit & Verteidigung
Stärken Sie Sicherheitsmaßnahmen mit Gesichtserkennungsdatensätzen, die für Überwachungs-, Bedrohungserkennungs- und Verteidigungsanwendungen optimiert sind.
Unsere Fähigkeit
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerfassung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
- Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
- Webbasierte End-to-End-Plattform
- Einwandfreie Qualität
- Schnellere TAT
- Nahtlose Lieferung
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
- Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
- Webbasierte End-to-End-Plattform
- Einwandfreie Qualität
- Schnellere TAT
- Nahtlose Lieferung
Empfohlene Ressourcen
Käufer-Führer
Bildanmerkung und -beschriftung für Computer Vision
Beim Computer Vision geht es darum, der visuellen Welt einen Sinn zu geben, um Computer Vision-Anwendungen zu trainieren. Sein Erfolg beruht vollständig auf dem, was wir Bildannotation nennen – dem grundlegenden Prozess hinter der Technologie, der Maschinen dazu bringt, intelligente Entscheidungen zu treffen, und genau das wollen wir diskutieren und erforschen.
Blog
Wie die Datenerfassung eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Gesichtserkennungsmodellen spielt
Menschen sind geschickt darin, Gesichter zu erkennen, aber wir interpretieren auch Ausdrücke und Emotionen ganz natürlich. Untersuchungen zufolge können wir persönlich bekannte Gesichter innerhalb von 380 ms nach der Präsentation und 460 ms für unbekannte Gesichter identifizieren. Diese ureigenste menschliche Eigenschaft hat jedoch jetzt einen Konkurrenten in künstlicher Intelligenz und Computer Vision.
Blog
Was ist KI-Bilderkennung und wie funktioniert sie?
Menschen haben die angeborene Fähigkeit, Objekte, Personen und Orte anhand von Fotografien zu unterscheiden und genau zu identifizieren. Computer verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit, Bilder zu klassifizieren. Sie können jedoch trainiert werden, visuelle Informationen mithilfe von Computer-Vision-Anwendungen und Bilderkennungstechnologien zu interpretieren.
Ausgewählte Kunden
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Lassen Sie uns Ihren Bedarf an Trainingsdaten für Gesichtserkennungsmodelle besprechen
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Die Gesichtserkennung ist einer der integralen Bestandteile der intelligenten biometrischen Sicherheit, die darauf abzielt, die Identität einer Person zu bestätigen oder zu authentifizieren. Als Technologie wird sie verwendet, um Menschen in Videos, Fotos und sogar in Echtzeit-Feeds zu ermitteln, zu identifizieren und zu kategorisieren.
Die Gesichtserkennung funktioniert, indem die erfassten Gesichter von Personen mit einer relevanten Datenbank abgeglichen werden. Der Prozess beginnt mit der Erkennung, gefolgt von einer 2D- und 3D-Analyse, der Bild-zu-Daten-Konvertierung und schließlich dem Matchmaking.
Gesichtserkennung als erfinderische visuelle Erkennungstechnologie ist oft die primäre Grundlage zum Entsperren von Smartphones und Computern. Als Beispiel gilt jedoch auch seine Präsenz bei der Strafverfolgung, dh die Unterstützung von Beamten beim Sammeln von Fahndungsfotos der Verdächtigen und deren Abgleich mit Datenbanken.
Wenn Sie planen, ein vertikal-spezifisches KI-Modell mit Computer Vision zu trainieren, müssen Sie es zunächst in die Lage versetzen, Bilder und Gesichter von Personen zu identifizieren, und dann das überwachte Lernen einleiten, indem Sie neuere Techniken wie Semantik, Segmentierung und Polygonannotation einspeisen. Die Gesichtserkennung ist daher das Sprungbrett für das Training sicherheitsspezifischer KI-Modelle, bei denen die individuelle Identifizierung Vorrang vor der Objekterkennung hat.
Gesichtserkennung kann das Rückgrat mehrerer intelligenter Systeme in der Zeit nach der Pandemie sein. Zu den Vorteilen gehören ein verbessertes Einzelhandelserlebnis mit der Face Pay-Technologie, ein besseres Bankerlebnis, geringere Kriminalitätsraten im Einzelhandel, eine schnellere Identifizierung vermisster Personen, eine verbesserte Patientenversorgung, eine genaue Anwesenheitsverfolgung und mehr.
Wir passen unsere Datensätze an die spezifischen Anforderungen verschiedener Branchen an, beispielsweise Automobilindustrie, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Sicherheit, und stellen sicher, dass die Daten den branchenspezifischen Anforderungen und Anwendungen entsprechen.
Wir befolgen strenge Datenschutzstandards und erfüllen globale Vorschriften wie die DSGVO. Wir stellen sicher, dass alle Gesichtserkennungsdaten aus ethischen Quellen stammen und wie erforderlich anonymisiert werden.
Unsere Datensätze zeichnen sich durch ihre Vielfalt, Skalierbarkeit und hochwertigen Anmerkungen aus und eignen sich daher ideal für das Training präziser und zuverlässiger Gesichtserkennungsmodelle in verschiedenen Branchen.