人臉辨識簽到
用於面部識別的 AI 訓練數據
使用最優質的圖像數據優化您的面部識別模型以提高準確性
今天，我們正處於下一代機制的曙光之中，我們的面孔就是我們的密碼。 通過識別獨特的面部特徵，機器可以檢測嘗試訪問設備的人是否獲得授權，將閉路電視錄像與實際圖像相匹配以跟踪重罪犯和違約者，減少零售店的犯罪等等。 簡而言之，這是一種掃描個人面部以授權訪問或執行其旨在執行的一組操作的技術。 在後端，大量算法和模塊以極快的速度運行以執行計算並匹配面部特徵（如形狀和多邊形）以完成關鍵任務。
準確人臉識別模型的剖析
面部特徵和透視
一個人的臉從每個角度、輪廓和視角看起來都不同。 機器應該能夠準確地判斷它是否是同一個人，無論個人是從正面中立的角度還是從右下方的角度盯著設備。
多種表情
模型必須通過觀察一個人或他們的圖像來準確判斷一個人是在微笑、皺眉、哭泣還是凝視。 它應該能夠理解，當一個人感到驚訝或害怕時，眼睛可能看起來是一樣的，然後準確無誤地檢測到表情。
註釋唯一的面部標識符
痣、疤痕、火燒傷等明顯的區分因素是個人獨有的區分因素，AI 模塊應考慮這些因素以更好地訓練和處理面部。 模型應該能夠檢測到它們並將它們歸類為面部特徵，而不僅僅是跳過它們。
來自 Shaip 的面部識別服務
無論您是需要人臉圖像數據收集（由不同的面部特徵、視角、表情或情緒組成），還是人臉圖像數據註釋服務（用於標記可見差異、具有適當元數據的面部表情，例如微笑、皺眉等），我們的貢獻者來自可以快速、大規模地滿足您的訓練數據需求。
人臉圖像採集
為了讓您的 AI 系統準確地提供結果，它必須使用數千個人類面部數據集進行訓練。 圖像數據量越大越好。 這就是為什麼我們的網絡可以幫助您獲取數百萬個數據集，因此您的面部識別系統使用最合適、相關和上下文數據進行訓練。
我們也了解您的地理位置、細分市場和人口統計數據可能非常具體。 為了滿足您的所有需求，我們提供跨種族、年齡組、種族等的面部圖像數據。 我們在分辨率、文件格式、照明、姿勢等方面對如何將面部圖像上傳到我們的系統部署了嚴格的指導方針。 這為我們提供了統一範圍的數據集，不僅易於編譯，而且易於訓練。
人臉圖像標註
當您獲得高質量的人臉圖像時，您只完成了 50% 的任務。 當您將獲取的圖像數據集輸入其中時，您的面部識別系統仍然會給您毫無意義的結果（或根本沒有結果）。 要啟動訓練過程，您需要對人臉圖像進行註釋。 有幾個面部識別數據點需要標記，手勢需要標記，情緒和表情需要註釋等等。
在 Shaip，我們通過面部地標識別技術精確地完成所有這些工作。 面部識別的所有復雜細節和方面都由我們自己的內部資深人士進行註釋以確保准確性，他們已經進入 AI 領域多年。
夏普罐
源面部
圖片
訓練資源來標記圖像數據
查看數據的準確性和質量
以商定的格式提交數據文件
我們的專家團隊可以在我們專有的圖像註釋平台上收集和註釋面部圖像，但是，經過簡短培訓的相同註釋者也可以在您的內部圖像註釋平台上註釋面部圖像。 在很短的時間內，他們將能夠根據嚴格的規範和所需的質量對數千張面部圖像進行註釋。TE
面部識別用例
無論您的想法或細分市場如何，您都需要大量需要註釋以實現可訓練性的數據。 因此，我們的解決方案將完美滿足您的需求，並幫助您加快上市時間。 為了快速了解您可以聯繫我們的一些用例，這裡有一個列表。
- 為了在便攜式設備中實施面部識別系統， 物聯網 生態系統，並為高級安全和加密讓路。
- 用於地理監視和安全目的，以監視知名社區、外交官的敏感區域等。
- 將無鑰匙進入您的汽車或聯網汽車。
- 為您的產品或服務運行有針對性的廣告活動。
- 通過在緊急情況和手術期間通過面部特徵授予訪問權限，使醫療保健更易於訪問並使 EHR 可互操作。
- 通過記住和分析客人的興趣、好惡、房間和食物偏好等，為客人提供個性化的款待服務。
人臉識別數據集/人臉檢測數據集
垂直行業
為多個行業提供人臉識別服務
面部識別是當前各個細分市場的流行趨勢，正在測試和推出獨特的用例以進行實施。 從跟踪兒童販賣者和在組織場所部署生物 ID，到研究正常人可能無法察覺的異常現象，面部識別正在以多種方式幫助企業和行業。
車用電子應用
零售
營銷電子商務
醫療
招待費
安全與防禦
我們的能力
人物
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據收集、標記和 QA 合作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
- 無縫交付
推薦資源
買方指南
用於計算機視覺的圖像註釋和標籤
計算機視覺就是理解視覺世界以訓練計算機視覺應用程序。 它的成功完全歸結為我們所說的圖像註釋——技術背後的基本過程，使機器做出智能決策，這正是我們將要討論和探索的。
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數據收集如何在開發麵部識別模型中發揮關鍵作用
人類擅長識別面孔，但我們也很自然地解釋表情和情緒。 研究表明，我們可以在演示後 380 毫秒內識別出個人熟悉的面孔，而對於不熟悉的面孔則需要 460 毫秒。 然而，這種人類本質上的品質現在在人工智能和計算機視覺領域有了競爭對手。
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什麼是 AI 圖像識別，它是如何工作的？
人類具有從照片中區分和精確識別物體、人物和地點的先天能力。 但是，計算機不具備對圖像進行分類的能力。 然而，可以訓練他們使用計算機視覺應用程序和圖像識別技術來解釋視覺信息。
特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
讓我們討論您對面部識別模型的訓練數據需求
常見問題
面部識別是智能生物識別安全的組成部分之一，旨在確認或驗證一個人的身份。 作為一項技術，它用於確定、識別和分類視頻、照片甚至實時提要中的人。
面部識別的工作原理是將捕獲的個人面部與相關數據庫進行匹配。 該過程從檢測開始，然後是 2D 和 3D 分析、圖像到數據的轉換，最後是匹配。
面部識別作為一種創造性的視覺識別技術，通常是解鎖智能手機和計算機的主要基礎。 然而，它在執法部門的存在，即幫助官員收集嫌疑人的面部照片並將其與數據庫進行匹配，也可以作為一個例子。
如果您正在查看更有針對性的示例， 亞馬遜的重新認識 和谷歌的照片是一些主要樣本。
如果您計劃使用計算機視覺訓練特定於垂直行業的 AI 模型，您必須首先使其能夠識別個人的圖像和麵部，然後通過輸入語義、分割和多邊形註釋等新技術來啟動監督學習。 因此，面部識別是訓練特定於安全的 AI 模型的墊腳石，其中個人識別優先於對象檢測。
人臉識別可以成為後大流行時代多個智能係統的支柱。 好處包括使用 Face Pay 技術改善零售體驗、更好的銀行體驗、降低零售犯罪率、更快地識別失踪人員、改善患者護理、準確的出勤跟踪等等。