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 genaue Ergebnisse liefert, muss es mit Tausenden von menschlichen Gesichtsdatensätzen trainiert werden. Je größer die Bilddatenmenge, desto besser. Aus diesem Grund kann unser Netzwerk Ihnen dabei helfen, Millionen von Datensätzen zu beschaffen, damit Ihr Gesichtserkennungssystem mit den geeignetsten, relevantesten und kontextabhängigsten Daten trainiert wird.
Wir verstehen auch, dass Ihre Geografie, Ihr Marktsegment und Ihre Demografie sehr spezifisch sein können. Um all Ihren Bedürfnissen gerecht zu werden, stellen wir Gesichtsbilddaten für verschiedene 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 sollten. Dadurch erhalten wir ein einheitliches Angebot an Datensätzen, das sich nicht nur einfach zusammenstellen, sondern auch trainieren lässt.
Gesichtsbild-Anmerkung
Wenn Sie qualitativ hochwertige Gesichtsbilder aufnehmen, haben Sie nur 50 % der Aufgabe erledigt. Ihre Gesichtserkennungssysteme würden Ihnen immer noch sinnlose Ergebnisse (oder gar keine Ergebnisse) liefern, wenn Sie erfasste Bilddatensätze einspeisen. Um den Trainingsprozess einzuleiten, müssen Sie Ihr Gesichtsbild kommentieren lassen. Es gibt mehrere Gesichtserkennungsdatenpunkte, die markiert werden müssen, Gesten, die beschriftet werden müssen, Emotionen und Ausdrücke, die kommentiert werden müssen und vieles mehr.
Bei Shaip tun wir all dies mit Präzision durch unsere Techniken zur Erkennung von Gesichtsmerkmalen. Alle komplizierten Details und Aspekte der Gesichtserkennung werden von unseren hauseigenen Veteranen, die sich seit Jahren mit dem KI-Spektrum beschäftigen, auf ihre Genauigkeit hin kommentiert.
Shaip kann
Quelle Gesichtsbehandlung
Bilder
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 umfangreiche Datenmengen, die für die Trainierbarkeit kommentiert werden müssen. Daher werden unsere Lösungen Ihre Anforderungen perfekt erfüllen und Ihre Markteinführungszeit verkürzen. 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 hochkarätige Nachbarschaften, sensible Regionen von Diplomaten und mehr zu überwachen.
- Um den schlüssellosen Zugang zu Ihren Autos oder Ihren vernetzten Autos zu integrieren.
- Um gezielte Werbekampagnen für Ihre Produkte oder Dienstleistungen durchzuführen.
- Um das Gesundheitswesen zugänglicher zu machen und EHRs interoperabel zu machen, indem bei Notfällen und Operationen Zugang über Gesichtszüge gewährt wird.
- Um Gästen personalisierte Gastfreundschaftsdienste anzubieten, indem ihre Interessen, Vorlieben/Abneigungen, Zimmer- und Essenspräferenzen usw. gespeichert und profiliert werden.
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 Gesichtserkennungsdiensten für mehrere 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
Einzelhandel
E-Commerce-Marketing
Gesundheitswesen
Gastgewerbe
Sicherheit & Verteidigung
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
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 gezieltere Beispiele suchen, Anerkennung von Amazon und Googles Fotos sind einige der besten Beispiele.
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.