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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Unser Expertenteam kann Gesichtsbilder auf unserer proprietären Bildannotationsplattform erfassen und annotieren. Nach einer kurzen Schulung können dieselben Annotatoren Gesichtsbilder jedoch auch auf Ihrer internen Bildannotationsplattform annotieren. Innerhalb kürzester Zeit können sie Tausende von Gesichtsbildern nach strengen Vorgaben und in der gewünschten Qualität annotieren.
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.
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. |
12 Bilder mit Variationen in Bezug auf Kopfhaltung, ethnische Zugehörigkeit, Geschlecht, Hintergrund, Aufnahmewinkel, Alter usw. mit 68 Orientierungspunkten
22k-Gesichtsvideodatensatz aus mehreren Ländern mit mehreren Posen für Gesichtserkennungsmodelle
Über 2.5 Bilder von über 3,000 Personen. Der Datensatz enthält Bilder einer Gruppe von 2–6 Personen aus mehreren Regionen
20 Videos von Gesichtern mit Masken zum Erstellen/Training eines Spoof-Erkennungs-KI-Modells
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.
Steigern Sie die Fähigkeiten zum autonomen Fahren mit Gesichtserkennungsdatensätzen, die für die Fahrerüberwachung und Sicherheitssysteme im Auto entwickelt wurden
Verbessern Sie das Kundenerlebnis mit Gesichtserkennungsdatensätzen für personalisierte Dienste im Geschäft und reibungslose Checkout-Prozesse.
Bieten Sie personalisierte Einkaufserlebnisse und verbessern Sie die Kundenauthentifizierung auf E-Commerce-Plattformen.
Verbessern Sie die Patientenidentifikation und diagnostische Genauigkeit mit speziellen Gesichtserkennungsdatensätzen für Anwendungen im Gesundheitswesen
Verbessern Sie den Gästeservice mit Gesichtserkennungsdatensätzen für reibungslose Check-ins und personalisierte Erlebnisse im Gastgewerbe.
Stärken Sie Sicherheitsmaßnahmen mit Gesichtserkennungsdatensätzen, die für Überwachungs-, Bedrohungserkennungs- und Verteidigungsanwendungen optimiert sind.
Engagierte und geschulte Teams:
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
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.
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.
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.
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Lassen Sie uns Ihren Bedarf an Trainingsdaten für Gesichtserkennungsmodelle besprechen
Gesichtserkennung ist eine biometrische Technologie, die die Identität einer Person durch die Analyse einzigartiger Gesichtsmerkmale aus Bildern oder Videos identifiziert oder überprüft.
Dabei wird ein Bild aufgenommen, die Gesichtsmerkmale analysiert und mit einer Datenbank abgeglichen, um eine Person zu identifizieren oder zu verifizieren.
Gesichtserkennung ist für KI/ML-Projekte von entscheidender Bedeutung, da sie Anwendungen wie Sicherheit, Authentifizierung und personalisierte Kundenerlebnisse ermöglicht.
Branchen wie Sicherheit, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Automobilindustrie und Gastgewerbe verwenden diese Datensätze für Anwendungen wie Überwachung, Zugangskontrolle und Personalisierung.
Die Datensätze werden aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, um eine Repräsentation aller demografischen Merkmale, Altersgruppen und Lichtverhältnisse sicherzustellen.
Bei der Annotation geht es um die Kennzeichnung von Gesichtszügen, Ausdrücken und eindeutigen Kennungen wie Narben und Muttermalen für ein präzises KI-Training.
Ja, alle Datensätze entsprechen globalen Datenschutzstandards wie der DSGVO und stellen sicher, dass die Daten anonymisiert und aus ethischen Quellen stammen.
Ja, Datensätze können je nach Projektanforderungen auf bestimmte demografische Merkmale, Branchen oder Bedingungen zugeschnitten werden.
Die Qualität wird durch strenge Richtlinien hinsichtlich Bildauflösung und Beleuchtung sowie durch Expertenvalidierung hinsichtlich Genauigkeit und Konsistenz sichergestellt.
Ja, Datensätze sind skalierbar und können Projekte jeder Größe mit Millionen von Bildern unterstützen.
Datensätze werden in Standardformaten mit Metadaten bereitgestellt, sodass sie sich leicht in KI-Workflows integrieren lassen.
Es stehen flexible Lizenzierungsoptionen zur Verfügung, darunter vorgefertigte oder benutzerdefinierte Datensätze.
Die Kosten hängen von der Größe, den Anpassungs- und Lizenzierungsanforderungen des Datensatzes ab. Kontaktieren Sie uns für ein optimales Angebot.
Die Lieferzeiten variieren je nach Projektgröße und -komplexität, sind jedoch so konzipiert, dass Termine effizient eingehalten werden.
Sie verbessern die Genauigkeit von KI-Modellen, indem sie hochwertige, vielfältige Daten bereitstellen, die eine zuverlässige Gesichtserkennung unter verschiedenen Bedingungen ermöglichen.